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混合量子算法及其在生产调度中的应用

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-22页
   ·课题的背景第12-13页
   ·课题的研究意义第13-16页
     ·混合量子算法的研究意义第13-14页
     ·混合量子算法用于调度的意义第14-16页
   ·课题的国内外研究现状第16-19页
     ·量子算法国内外研究现状第16-17页
     ·调度国内外研究现状第17-19页
   ·本文主要研究内容第19-20页
   ·结束语第20-22页
第二章 几类优化算法概述及基本混合量子算法初探第22-32页
   ·引言第22页
   ·求解方法的选择第22-23页
   ·遗传量子算法第23-26页
   ·遗传算法第26-27页
   ·微粒群算法第27-29页
   ·混合量子算法第29-32页
     ·量子优化算法的不足第29-30页
     ·基本混合量子算法第30-32页
第三章 求解 TSP 的混合量子算法第32-41页
   ·引言第32-33页
   ·混合量子算法的基本进化模式第33-35页
     ·编码和解码第33页
     ·量子进化第33-34页
     ·动态惯性权重 w第34-35页
   ·混合量子算法中的优化机制及算法流程第35-38页
     ·初始化第35-36页
     ·局部优化第36-37页
     ·量子映射交叉和隔离小生境多交叉第37页
     ·模拟退火保留第37-38页
     ·混合量子算法流程第38页
   ·仿真及结果分析第38-40页
     ·仿真第38-39页
     ·结果分析第39-40页
   ·结束语第40-41页
第四章 求解小规模置换 Flow Shop 调度问题的混合量子算法第41-49页
   ·引言第41页
   ·置换 Flow Shop 调度问题描述及数学模型第41-42页
   ·混合量子算法的基本进化模式第42-43页
     ·编码和解码第42-43页
     ·更新模式第43页
   ·混合量子算法的智能优化模式及算法流程第43-45页
     ·部分映射交叉(PMX)第44页
     ·全干扰交叉第44页
     ·选择第44-45页
     ·混合量子算法流程第45页
   ·仿真及结果分析第45-47页
     ·仿真第45-47页
     ·结果分析第47页
   ·结束语第47-49页
第五章 求解大规模置换 Flow Shop 调度问题的混合量子算法第49-58页
   ·引言第49-50页
   ·混合量子算法的基本进化模式第50-52页
     ·量子进化第51页
     ·最佳模式第51-52页
   ·混合量子算法的其他优化模式及算法流程第52-54页
     ·初始化第52页
     ·邻域搜索第52页
     ·模拟退火思想第52-53页
     ·量子映射交叉和隔离小生境多交叉第53-54页
     ·混合量子算法流程第54页
   ·仿真及结果分析第54-57页
     ·仿真第54-56页
     ·结果分析第56-57页
   ·结束语第57-58页
第六章 求解 Job Shop 调度问题的混合量子算法第58-67页
   ·引言第58页
   ·Job Shop 调度问题描述及数学模型第58-59页
   ·求解 Job Shop 的混合量子算法第59-61页
     ·编码第59页
     ·解码第59-60页
     ·量子角的更新第60页
     ·混合量子算法流程第60-61页
   ·求解 Job Shop 的改进混合量子算法第61-62页
     ·交叉第61页
     ·隔离小生境技术第61-62页
     ·局部搜索第62页
     ·改进混合量子算法流程第62页
   ·仿真及结果分析第62-66页
     ·仿真 1第62-64页
     ·结果分析 1第64页
     ·仿真 2第64页
     ·结果分析 2第64-66页
   ·结束语第66-67页
第七章 结论与展望第67-69页
附录 混合量子算法求解大规模 Flow shop 调度问题部分源程序第69-78页
参考文献第78-83页
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果第83-84页
致谢第84页

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