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基于遗传算法的多目标设施布局改善方法研究

中文摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 课题来源第10-11页
    1.2 研究背景第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-14页
    1.4 研究内容第14-15页
第二章 制造企业设施布局问题与遗传算法理论知识研究第15-24页
    2.1 设施布局的含义第15页
    2.2 设施布局规划的原则第15页
    2.3 设施布局的类型第15-18页
        2.3.1 固定工位布局第15-16页
        2.3.2 按产品原则布局第16页
        2.3.3 按工艺原则布局第16-17页
        2.3.4 成组技术布局第17-18页
    2.4 设施布局问题研究的常见形式第18-20页
        2.4.1 单行布局问题第18页
        2.4.2 多行布局问题第18-19页
        2.4.3 双行布局问题第19-20页
    2.5 新建设施布局问题与设施布局改善问题第20-21页
    2.6 基本遗传算法理论第21-23页
        2.6.1 遗传算法的基本思想第21页
        2.6.2 遗传算法的操作步骤第21-22页
        2.6.3 自适应性遗传算法第22-23页
    2.7 本章小结第23-24页
第三章 设施布局问题典型数学模型设计第24-31页
    3.1 设施布局字母含义第24-26页
    3.2 设施布局问题目标函数第26-28页
        3.2.1 目标函数一——物流成本第26页
        3.2.2 目标函数二——设备移动成本第26-27页
        3.2.3 目标函数三——生产时间成本第27页
        3.2.4 加权评价函数第27-28页
    3.3 设施布局问题约束条件第28-30页
        3.3.1 单行设施布局问题约束条件第28页
        3.3.2 多行设施布局问题约束条件第28-29页
        3.3.3 双行设施布局问题约束条件第29-30页
    3.4 本章小结第30-31页
第四章 针对多目标设施布局改善问题的遗传算法设计第31-38页
    4.1 针对多目标设施布局改善问题的遗传算法编码与解码第31-34页
        4.1.1 单行布局问题的遗传算法编码与解码第31页
        4.1.2 多行布局问题的遗传算法编码与解码第31-33页
        4.1.3 双行布局问题的遗传算法编码与解码第33-34页
    4.2 针对多目标设施布局改善问题的遗传算法适应度函数设计第34-35页
        4.2.1 罚函数设计第34-35页
        4.2.2 适应度函数尺度变换第35页
    4.3 针对多目标设施布局改善问题的遗传算法遗传操作第35-36页
        4.3.1 生成初始种群第35页
        4.3.2 选择第35-36页
        4.3.3 交叉第36页
        4.3.4 变异第36页
    4.4 本章小结第36-38页
第五章 A 公司 R 车间精益生产项目及设施布局改善课题第38-45页
    5.1 A 公司 R 车间简介第38页
    5.2 A 公司精益生产项目概述第38-39页
    5.3 R 车间设施布局改善课题第39-40页
    5.4 R 车间工作单元内的局部布局改善第40-44页
        5.4.1 压延工作单元的布局调整第40-42页
        5.4.2 包解布工作单元与硫化工作单元的布局调整第42-44页
    5.5 本章小结第44-45页
第六章 结合 R 车间的多目标设施布局改善方法应用与结果分析第45-61页
    6.1 A 公司 R 车间生产工艺流程第45-46页
    6.2 A 公司 R 车间原始设施布局描述第46-48页
    6.3 应用遗传算法对 R 车间布局进行改善第48-56页
        6.3.1 针对 R 车间设施布局改善问题的数学模型第48-51页
        6.3.2 应用遗传算法对 R 车间设施布局改善问题进行求解第51-54页
        6.3.3 R 车间设施布局改善问题相关数据第54-56页
    6.4 A 企业 R 车间改善前后对比分析第56-60页
    6.5 本章小结第60-61页
第七章 结论与展望第61-63页
    7.1 结论第61页
    7.2 展望第61-63页
参考文献第63-66页
发表论文和参加科研情况说明第66-67页
致谢第67页

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