摘要 | 第2-3页 |
ABSTRACT | 第3-4页 |
第1章 绪论 | 第8-18页 |
1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
1.1.1 课题研究背景 | 第8页 |
1.1.2 课题研究意义 | 第8-9页 |
1.1.3 课题来源 | 第9页 |
1.2 作业车间调度问题研究现状 | 第9-16页 |
1.2.1 作业车间调度的概述 | 第9-10页 |
1.2.2 车间调度问题的特点 | 第10-11页 |
1.2.3 车间调度问题的国内外研究现状 | 第11-15页 |
1.2.4 作业车间调度研究领域存在的问题及解决途径 | 第15-16页 |
1.3 本文主要研究内容和技术路线 | 第16-18页 |
1.3.1 本文研究内容 | 第16-17页 |
1.3.2 本文技术路线 | 第17-18页 |
第2章 遗传算法和模糊集合理论基础 | 第18-39页 |
2.1 遗传算法概要 | 第18-31页 |
2.1.1 遗传算法的产生与发展 | 第18页 |
2.1.2 遗传算法的基本思想及特点 | 第18-19页 |
2.1.3 遗传算法的一般操作流程 | 第19-21页 |
2.1.4 遗传算法的设计步骤 | 第21-30页 |
2.1.5 改进遗传算法性能的主要途径 | 第30-31页 |
2.2 模糊集合理论基础 | 第31-38页 |
2.2.1 模糊集合理论概况 | 第31-32页 |
2.2.2 模糊集合理论与模糊数 | 第32-35页 |
2.2.3 模糊数的基本运算和比较 | 第35-37页 |
2.2.4 模糊集合理论在车间调度问题中的应用 | 第37-38页 |
2.3 本章小结 | 第38-39页 |
第3章 基于改进遗传算法的模糊化参数作业车间调度研究 | 第39-55页 |
3.1 经典作业车间调度问题与非确定性参数作业车间调度 | 第39-42页 |
3.1.1 流水车间调度问题和作业车间调度问题 | 第39页 |
3.1.2 经典作业车间调度问题 | 第39-40页 |
3.1.3 非确定性参数作业车间调度问题 | 第40-42页 |
3.2 模糊化参数作业车间调度问题描述 | 第42-45页 |
3.2.1 模糊化参数作业车间调度问题假设条件 | 第42页 |
3.2.2 模糊化参数作业车间调度问题描述 | 第42-45页 |
3.2.3 模糊化参数作业车间调度的目标函数 | 第45页 |
3.3 改进遗传算法的设计 | 第45-51页 |
3.3.1 G&T算法 | 第45-46页 |
3.3.2 遗传算法设计 | 第46-49页 |
3.3.3 模拟退火算法 | 第49-51页 |
3.4 算例演算和验证 | 第51-54页 |
3.5 本章小结 | 第54-55页 |
第4章 动态扰动下的模糊化参数作业车间调度研究 | 第55-65页 |
4.1 动态车间调度问题研究 | 第55-57页 |
4.1.1 静态调度问题描述 | 第55页 |
4.1.2 动态调度问题描述 | 第55-56页 |
4.1.3 车间动态事件的类别 | 第56页 |
4.1.4 动态调度策略 | 第56-57页 |
4.2 事件驱动的动态车间调度问题 | 第57-58页 |
4.3 改进遗传算法求解动态车间调度问题 | 第58-59页 |
4.3.1 遗传算子操作说明 | 第58页 |
4.3.2 动态车间调度问题的遗传算法描述 | 第58-59页 |
4.4 算例演算和验证 | 第59-64页 |
4.5 本章小结 | 第64-65页 |
第5章 TYDQ公司机加工车间调度实例研究 | 第65-77页 |
5.1 企业基本情况介绍 | 第65页 |
5.2 产品基本情况介绍及数据分析 | 第65-69页 |
5.2.1 产品工艺和设备情况 | 第65-67页 |
5.2.2 产品数据分析 | 第67-69页 |
5.3 实例调度模型的建立及仿真 | 第69-76页 |
5.3.1 实例调度模型的建立 | 第69-71页 |
5.3.2 动态事件描述 | 第71-72页 |
5.3.3 模型的仿真及结果分析 | 第72-76页 |
5.4 本章小结 | 第76-77页 |
第6章 结论与展望 | 第77-79页 |
6.1 结论 | 第77页 |
6.2 展望 | 第77-79页 |
参考文献 | 第79-84页 |
附录 | 第84-90页 |
致谢 | 第90-91页 |
攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第91页 |