| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 文献综述 | 第14-16页 |
| 1.2.1 批调度问题的研究综述 | 第14-15页 |
| 1.2.2 考虑能耗问题的研究综述 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的研究内容与组织结构 | 第16-19页 |
| 第2章 相关知识概述 | 第19-31页 |
| 2.1 调度问题的理论基础 | 第19-21页 |
| 2.1.1 调度问题的描述 | 第19-20页 |
| 2.1.2 调度问题的研究方法 | 第20-21页 |
| 2.2 考虑能耗的单机批调度问题的数学模型 | 第21-25页 |
| 2.2.1 研究过程 | 第22页 |
| 2.2.2 问题描述 | 第22页 |
| 2.2.3 数学模型 | 第22-23页 |
| 2.2.4 相关介绍 | 第23-25页 |
| 2.3 模拟退火算法概述 | 第25-27页 |
| 2.3.1 模拟退火算法的来源与基本原理 | 第25-26页 |
| 2.3.2 Metropolis规则 | 第26页 |
| 2.3.3 模拟退火算法的操作过程 | 第26-27页 |
| 2.4 遗传算法概述 | 第27-31页 |
| 2.4.1 遗传算法的基本原理 | 第28页 |
| 2.4.2 遗传算法适应度函数设计 | 第28-31页 |
| 第3章 模拟退火算法在考虑能耗的单机批调度中的应用 | 第31-45页 |
| 3.1 问题描述 | 第31-32页 |
| 3.1.1 相关定义 | 第31-32页 |
| 3.2 数学模型 | 第32-33页 |
| 3.2.1 基本假设 | 第32页 |
| 3.2.2 数学模型 | 第32-33页 |
| 3.3 模拟退火算法设计 | 第33-38页 |
| 3.3.1 相关步骤介绍 | 第34-37页 |
| 3.3.2 目标值的评估 | 第37页 |
| 3.3.3 算法基本流程 | 第37-38页 |
| 3.4 仿真实验 | 第38-43页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第38-39页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第39-40页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 3.5 本章总结 | 第43-45页 |
| 第4章 遗传算法在考虑能耗的单机批调度中的应用 | 第45-67页 |
| 4.1 问题描述 | 第45-46页 |
| 4.1.1 相关定义 | 第45-46页 |
| 4.2 数学模型 | 第46-48页 |
| 4.2.1 假设和约束 | 第46-48页 |
| 4.3 遗传算法设计 | 第48-56页 |
| 4.3.1 相关步骤介绍 | 第48-49页 |
| 4.3.2 目标值的评估 | 第49-50页 |
| 4.3.3 工件分批及其优化 | 第50-51页 |
| 4.3.4 适应度的计算 | 第51-52页 |
| 4.3.5 最优解的选择 | 第52-53页 |
| 4.3.6 选择、交叉、变异、终止 | 第53-56页 |
| 4.3.7 算法流程 | 第56页 |
| 4.4 仿真实验 | 第56-64页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第56-58页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第58-63页 |
| 4.4.3 模拟退火法和遗传算法对比分析 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-67页 |
| 第5章 总结和展望 | 第67-71页 |
| 5.1 全文总结 | 第67-68页 |
| 5.2 工作展望 | 第68-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第79页 |