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基于遗传算法的生产计划调度系统设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景及选题意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 选题意义第9-10页
    1.2 国内外研究状况第10-12页
        1.2.1 生产计划调度理论国内外现状第10页
        1.2.2 生产计划调度系统国内外现状第10-12页
    1.3 研究内容与组织结构第12-14页
第2章 遗传算法理论与系统开发技术简述第14-25页
    2.1 遗传算法理论简述第14-22页
        2.1.1 遗传算法的产生和发展第14页
        2.1.2 遗传算法的基础术语与表示法第14-15页
        2.1.3 遗传算法的基本原理流程第15-17页
        2.1.4 遗传算法的基本操作第17-21页
        2.1.5 遗传算法特点及应用第21-22页
    2.2 生产计划调度系统平台架构第22-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第3章 生产计划调度系统需求分析与总体设计第25-42页
    3.1 生产计划调度需求分析第25-29页
        3.1.1 业务需求分析第25-26页
        3.1.2 生产计划调度问题要素分析第26-27页
        3.1.3 生产计划调度目标分析第27页
        3.1.4 生产计划调度问题约束条件第27-28页
        3.1.5 生产计划调度复杂性分析第28-29页
    3.2 生产计划调度数学模型第29-33页
        3.2.1 数学描述第29-30页
        3.2.2 目标函数第30页
        3.2.3 硬约束条件第30-31页
        3.2.4 软约束条件第31-32页
        3.2.5 模型输入输出第32-33页
    3.3 生产计划调度系统总体设计第33-36页
        3.3.1 系统功能模块设计第33-35页
        3.3.2 系统总体架构设计第35-36页
    3.4 基于遗传算法的生产计划调度自动排产方案设计第36-38页
    3.5 系统动态模型与数据库设计第38-41页
        3.5.1 时序图设计第38页
        3.5.2 系统数据库设计第38-41页
    3.6 本章小结第41-42页
第4章 生产计划调度系统遗传算法详细设计第42-59页
    4.1 遗传算法设计第42-53页
        4.1.1 生产计划调度问题与遗传算法的对应第42-43页
        4.1.2 三维编码第43页
        4.1.3 适应度函数的设计第43-47页
        4.1.4 种群初始化第47-48页
        4.1.5 选择操作第48-50页
        4.1.6 交叉操作第50页
        4.1.7 变异操作第50-51页
        4.1.8 冲突检测第51页
        4.1.9 自适应的交叉概率和变异概率第51-52页
        4.1.10 终止进化条件的设定第52页
        4.1.11 基于遗传算法的生产任务调度排产流程图第52-53页
    4.2 遗传算法控制参数设置第53-57页
        4.2.1 种群规模设置第54-55页
        4.2.2 进化代数设置第55-56页
        4.2.3 自适应参数设置第56-57页
        4.2.4 算法执行效率测试第57页
    4.3 本章小结第57-59页
第5章 系统验证与实现第59-74页
    5.1 验证规划第59-63页
        5.1.1 验证环境部署第59-60页
        5.1.2 生产计划调度实例分析第60-61页
        5.1.3 遗传算法性能比较第61-63页
    5.2 系统软硬件环境与网络配置第63-64页
    5.3 生产计划调度系统实现第64-73页
        5.3.1 生产任务计划数据录入第65-68页
        5.3.2 产品计划编制第68-69页
        5.3.3 产品计划审核下发第69-70页
        5.3.4 系统实现效果第70-73页
    5.4 本章小结第73-74页
结论第74-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-80页
个人简历第80页

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