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基于改进遗传算法的复杂生产环境下作业车间调度问题研究

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

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