智慧化厨房模型研究与实现技术
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第18-19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 相关理论与技术概述 | 第21-27页 |
| 2.1 柔性车间调度问题 | 第21-22页 |
| 2.2 多目标优化问题 | 第22-24页 |
| 2.3 遗传算法概述 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于混合遗传算法的单目标厨房调度解决方案 | 第27-43页 |
| 3.1 问题分析与建模 | 第27-28页 |
| 3.2 改进遗传算法 | 第28-36页 |
| 3.2.1 染色体编码解码 | 第28-30页 |
| 3.2.2 种群初始化 | 第30-31页 |
| 3.2.3 遗传算子 | 第31-34页 |
| 3.2.4 改进遗传算法的求解过程 | 第34-36页 |
| 3.3 混合遗传算法 | 第36-39页 |
| 3.3.1 局部搜索算法概述 | 第36-37页 |
| 3.3.2 混合遗传算法设计方案 | 第37-39页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第39-42页 |
| 3.4.1 初始化方法配比确定实验 | 第39-40页 |
| 3.4.2 初始化方法有效性验证实验 | 第40-41页 |
| 3.4.3 SA有效性判断实验 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于NSGA-Ⅱ的多目标厨房调度解决方案 | 第43-59页 |
| 4.1 问题分析与建模 | 第43-44页 |
| 4.2 NSGA-Ⅱ的研究与改进 | 第44-50页 |
| 4.2.1 NSGA-Ⅱ概述 | 第44-48页 |
| 4.2.2 NSGA-Ⅱ的分析与改进 | 第48-50页 |
| 4.3 基于改进NSGA-Ⅱ的求解策略设计方案 | 第50-55页 |
| 4.3.1 染色体编码解码 | 第51页 |
| 4.3.2 种群初始化方法 | 第51页 |
| 4.3.3 遗传算子 | 第51-54页 |
| 4.3.4 变邻域搜索算法 | 第54-55页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第55-58页 |
| 4.4.1 策略效果验证实验 | 第55-57页 |
| 4.4.2 VNS算法效果验证实验 | 第57-58页 |
| 4.4.3 改进方案性能对比实验 | 第58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 智慧餐饮系统设计与实现 | 第59-70页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第59页 |
| 5.2 系统设计 | 第59-62页 |
| 5.2.1 系统功能设计 | 第59-60页 |
| 5.2.2 系统架构设计 | 第60-62页 |
| 5.3 系统功能展示 | 第62-69页 |
| 5.3.1 PC端 | 第62-68页 |
| 5.3.2 Android端 | 第68-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 附件 | 第78页 |
