| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTARACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 多目标优化问题的基本描述 | 第12-13页 |
| 1.3 多目标优化的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 多目标优化的传统方法 | 第14-15页 |
| 1.3.2 多目标进化算法 | 第15页 |
| 1.4 本文的主要内容与章节安排 | 第15-19页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第16-19页 |
| 第二章 差分进化算法 | 第19-25页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 标准的差分进化算法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 算法的原理与基本流程 | 第19-21页 |
| 2.2.2 差分进化算法优缺点 | 第21页 |
| 2.3 差分进化算法的研究与改进 | 第21-22页 |
| 2.3.1 参数的改进 | 第22页 |
| 2.3.2 操作方法的改进 | 第22页 |
| 2.3.3 种群的改进 | 第22页 |
| 2.4 差分进化算法的研究现状 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于自适应变异的多目标差分进化算法 | 第25-37页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 多目标差分进化算法的研究现状 | 第25-26页 |
| 3.3 自适应变异多目标差分进化算法的设计 | 第26-29页 |
| 3.3.1 初始种群的产生 | 第26-27页 |
| 3.3.2 自适应变异操作 | 第27页 |
| 3.3.3 混合选择机制 | 第27-28页 |
| 3.3.4 Archive群体更新 | 第28页 |
| 3.3.5 算法的具体步骤和流程 | 第28-29页 |
| 3.4 仿真实验结果与分析 | 第29-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-37页 |
| 第四章 改进多目标差分进化算法在车间调度中的应用 | 第37-57页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 车间调度问题 | 第37-41页 |
| 4.2.1 车间调度问题的概述 | 第38-39页 |
| 4.2.2 车间调度问题的评价指标 | 第39-40页 |
| 4.2.3 车间调度问题的优化方法 | 第40-41页 |
| 4.3 多目标作业车间调度问题 | 第41-42页 |
| 4.3.1 多目标作业车间调度问题概述 | 第41页 |
| 4.3.2 多目标作业车间调度问题的研究现状 | 第41-42页 |
| 4.4 基于改进的多目标差分进化算法求解作业车间调度问题 | 第42-47页 |
| 4.4.1 MDDE算法的设计思想 | 第42-43页 |
| 4.4.2 编码与解码设计 | 第43-44页 |
| 4.4.3 目标函数及适应度设计 | 第44页 |
| 4.4.4 离散差分进化操作 | 第44-46页 |
| 4.4.5 克隆增殖和变异操作 | 第46页 |
| 4.4.6 算法的具体步骤和流程 | 第46-47页 |
| 4.5 实验仿真及结果 | 第47-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 本文结论 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |