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基于自适应遗传算法的混合Flow shop调度研究

摘要第2-3页
Abstract第3-4页
第一章 绪论第7-18页
    1.1 课题来源及研究意义第7-8页
    1.2 混合Flow shop 调度理论研究综述第8-15页
    1.3 期望达到的目标第15-16页
    1.4 研究内容与本文结构第16-18页
第二章 实际生产系统介绍与建立数学模型第18-30页
    2.1 引线框架产品简介第18-20页
    2.2 实际生产系统与调度状况第20-27页
        2.2.1 实际生产系统与工艺流程介绍第21-25页
        2.2.2 引线框架车间生产调度的现状第25页
        2.2.3 SES 公司引线框架作业调度流程第25-26页
        2.2.4 SES 公司引线框架生产车间调度的特点第26页
        2.2.5 SES 公司Leadframe 生产调度管理中存在的问题第26-27页
    2.3 建立数学模型第27-30页
        2.3.1 基本假设第27页
        2.3.2 数学模型第27-28页
        2.3.3 关于数学模型的解释第28页
        2.3.4 符号说明第28-30页
第三章 Leadframe 车间调度的自适应遗传算法设计第30-47页
    3.1 遗传算法概述第31-36页
    3.2 混合flow shop 调度问题完工期的求解算法第36-39页
    3.3 自适应遗传算法设计第39-47页
        3.3.1 编码规则第39-40页
        3.3.2 利用启发式规则嵌入优良个体第40-41页
        3.3.3 计算适应度函数第41页
        3.3.4 选择算子第41页
        3.3.5 交叉算子第41-42页
        3.3.6 变异算子第42页
        3.3.7 参数自适应第42-43页
        3.3.8 局部搜索第43-44页
        3.3.9 其它控制参数第44页
        3.3.10 算法的计算机实现第44-45页
        3.3.11 程序的向量化处理第45-47页
第四章 调度实例与算法评价第47-59页
    4.1 实例演示第47-51页
        4.1.1 生产数据采集与遗传参数设置第47-48页
        4.1.2 自适应遗传进化过程第48页
        4.1.3 最优染色体第48-49页
        4.1.4 最优适应度第49页
        4.1.5 经解码后各作业在各机器上的投产序列第49-50页
        4.1.6 各作业开工与完工时间表第50-51页
        4.1.7 最优调度的甘特图第51页
    4.2 AGA 与SGA、EDD 所得结果比较第51-53页
        4.2.1 标准遗传算法SGA 仿真结果第51-52页
        4.2.2 EDD 启发式规则仿真结果第52-53页
    4.3 算法有效性验证第53-58页
        4.3.1 紧交货期情形第53-55页
        4.3.2 松交货期情形第55-58页
    4.4 结论第58-59页
第五章 企业应用效果分析第59-68页
    5.1 企业应用概述第59-60页
    5.2 SES 公司传统调度算法描述第60页
    5.3 月调度数据说明第60-61页
    5.4 直接效益分析第61-67页
        5.4.1 订单延误率与准时交货率第61-63页
        5.4.2 库存周转率(turn rate)第63-64页
        5.4.3 月调度惩罚成本分析第64-66页
        5.4.4 年调度惩罚成本分析第66-67页
    5.5 间接效益分析第67页
    5.6 结论第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
    6.1 总结第68页
    6.2 展望第68-70页
参考文献第70-73页
附录注解第73-74页
附录1:自适应遗传算法主程序matlab 源代码第74-76页
附录2:解码染色体的matlab 源代码第76-79页
附录3:生成甘特图的matlab 源代码第79-82页
附录4:月调度的生产数据汇总分析表第82-87页
附录5:基于自适应遗传算法AGA 的部分混合Flow Shop 调度表第87-93页
致谢第93-94页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第94页

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