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基于混合遗传算法的双目标车间作业调度研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·研究背景第11-12页
   ·问题的提出第12页
   ·研究目标第12-13页
   ·研究内容第13页
   ·研究方法第13-14页
   ·研究思路第14-15页
   ·论文结构第15-16页
第2章 作业车间调度的文献综述第16-26页
   ·作业车间调度问题的分类第16-17页
   ·作业车间调度问题的数学模型第17-19页
     ·整数规划模型第17-18页
     ·线性规划模型第18页
     ·联络图模型第18-19页
   ·求解作业车间调度问题的方法第19-24页
     ·精确算法第19-20页
     ·近似算法第20-23页
     ·混合算法第23-24页
   ·已有研究成果的贡献与不足第24-25页
   ·作业车间调度研究的发展趋势第25页
   ·本章小结第25-26页
第3章 作业车间调度的理论基础第26-51页
   ·遗传算法的基本理论第27-39页
     ·遗传算法的产生和发展第27-28页
     ·遗传算法的基本概念第28-29页
     ·遗传算法的基本思想和算法流程第29-31页
     ·遗传算法的基本操作第31-38页
     ·遗传算法的特点第38-39页
   ·模拟退火算法的基本理论第39-43页
     ·模拟退火算法的产生和发展第39页
     ·模拟退火算法的基本思想和算法流程第39-42页
     ·模拟退火算法的特点第42-43页
   ·混合遗传算法的研究第43-50页
     ·遗传算法和模拟退火算法相结合的出发点第44-45页
     ·混合遗传算法流程第45-46页
     ·阶段进化的混合遗传算法第46-47页
     ·自适应遗传算法第47-49页
     ·阶段混合遗传算法流程第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第4章 双目标作业车间调度模型的建立第51-56页
   ·车间调度问题描述第51页
   ·双目标作业车间调度的目标和约束第51-52页
   ·双目标作业车间调度数学模型第52-53页
   ·应用算例第53-55页
   ·本章小结第55-56页
第5章 双目标作业车间调度的混合遗传算法设计第56-65页
   ·遗传算法部分的设计第56-61页
     ·遗传算法的编码和解码方案第56-58页
     ·遗传算法的适应度函数设计第58-59页
     ·遗传算法的选择操作第59-60页
     ·遗传算法的交叉操作第60页
     ·遗传算法的变异操作第60-61页
     ·遗传算法参数的设置第61页
   ·模拟退火算法部分的设计第61-62页
     ·状态产生函数第61-62页
     ·初始温度的确定第62页
     ·状态接受函数第62页
     ·退温函数第62页
   ·作业车间调度混合遗传算法的流程第62-64页
   ·本章小结第64-65页
第6章 算例分析第65-69页
第7章 结论与展望第69-71页
   ·论文结论第69页
   ·进一步展望第69-71页
参考文献第71-77页
致谢第77-79页
附录第79页

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