| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和选题意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 遗传算法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 混流装配线平衡优化 | 第11-13页 |
| 1.2.3 多目标优化 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第14页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14页 |
| 1.4 研究思路 | 第14-17页 |
| 第二章 线平衡理论和遗传算法 | 第17-27页 |
| 2.1 装配线平衡概述 | 第17-21页 |
| 2.1.1 装配线平衡的相关概念 | 第17-20页 |
| 2.1.2 装配线平衡问题的分类 | 第20-21页 |
| 2.2 遗传算法概述 | 第21-27页 |
| 2.2.1 遗传算法的基本原理 | 第22-24页 |
| 2.2.2 遗传算法的基本流程 | 第24-25页 |
| 2.2.3 遗传算法的关键点 | 第25-27页 |
| 第三章 Z汽车公司装配线平衡现状 | 第27-49页 |
| 3.1 Z公司生产现状 | 第27-29页 |
| 3.2 装配线工艺程序图 | 第29-35页 |
| 3.3 装配线精益管理现状 | 第35-40页 |
| 3.3.1 装配线之标准作业 | 第35-39页 |
| 3.3.1.1 标准作业三票介绍 | 第35-37页 |
| 3.3.1.2 标准作业的做成及传授方法 | 第37-38页 |
| 3.3.1.3 标准作业的推行 | 第38-39页 |
| 3.3.2 装配线之山积表与ECRS | 第39-40页 |
| 3.4 装配线平衡现状 | 第40-47页 |
| 3.5 问题分析 | 第47-49页 |
| 第四章 MALBP-MOO数学模型构建 | 第49-53页 |
| 4.1 MALBP-MOO模型假设 | 第49页 |
| 4.2 模型参数定义 | 第49-51页 |
| 4.3 模型建立 | 第51-53页 |
| 第五章 改进遗传算法的设计 | 第53-69页 |
| 5.1 改进遗传算法概述 | 第53-58页 |
| 5.1.1 多种群进化策略 | 第53-55页 |
| 5.1.2 初始可行解的译码设计 | 第55-56页 |
| 5.1.3 多目标适应度函数的设计 | 第56-57页 |
| 5.1.4 精英策略 | 第57-58页 |
| 5.2 面向MALBP-MOO的多种群遗传算法程序实现 | 第58-63页 |
| 5.2.1 编码 | 第58页 |
| 5.2.2 初始种群产生 | 第58-59页 |
| 5.2.3 译码 | 第59页 |
| 5.2.4 适应度函数 | 第59-60页 |
| 5.2.5 选择 | 第60页 |
| 5.2.6 交叉 | 第60-61页 |
| 5.2.7 变异 | 第61-63页 |
| 5.2.8 重新插入 | 第63页 |
| 5.2.9 移民算子 | 第63页 |
| 5.3 GUI图形用户界面设计 | 第63-65页 |
| 5.3.1 GUI图形界面要素设计 | 第63-64页 |
| 5.3.2 GUI输入规则设计 | 第64页 |
| 5.3.3 GUI输出设计 | 第64-65页 |
| 5.4 程序测试 | 第65-69页 |
| 5.4.1 程序参数设定 | 第65页 |
| 5.4.2 实验数据对比分析 | 第65-69页 |
| 第六章 应用及效果评价 | 第69-78页 |
| 6.1 MALBPMOO实际问题优化 | 第69-71页 |
| 6.2 优化方案效果 | 第71-78页 |
| 第七章 结论与展望 | 第78-80页 |
| 7.1 总结 | 第78-79页 |
| 7.2 展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83页 |