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教学算法及其在几类复杂组合优化问题上的应用研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-14页
        1.1.1 最优化问题第12-13页
        1.1.2 最优化问题的求解方法第13-14页
    1.2 进化算法概述第14-16页
        1.2.1 遗传算法第14-15页
        1.2.2 进化规划第15页
        1.2.3 进化策略第15-16页
        1.2.4 遗传编码第16页
    1.3 协同进化算法研究现状第16-18页
        1.3.1 协同进化的概述第16页
        1.3.2 协同进化算法分类第16-18页
    1.4 论文结构与章节安排第18-20页
第二章 教学算法基础理论第20-24页
    2.1 引言第20页
    2.2 基本教学算法第20-22页
        2.2.1 教师阶段第20-21页
        2.2.2 学生阶段第21页
        2.2.3 基本TLBO算法的流程第21-22页
    2.3 教学算法研究现状第22-23页
        2.3.1 增加新的学习阶段第22页
        2.3.2 对教师阶段进行改进第22-23页
        2.3.3 对学生学习阶段进行改进第23页
        2.3.4 与其他算法的结合第23页
    2.4 本章小结第23-24页
第三章 基于小组的协同学习教学算法的车间调度作业问题研究第24-36页
    3.1 引言第24页
    3.2 车间作业调度问题(JSSP)描述第24-25页
    3.3 基于小组的协同学习教学算法第25-29页
        3.3.1 改进的TLBO算法第25-26页
        3.3.2 编码方式第26页
        3.3.3 教师阶段第26页
        3.3.4 改进的学生阶段第26-28页
        3.3.5 基于最优小组的协同学习阶段第28-29页
        3.3.6 算法复杂度分析第29页
    3.4 仿真结果及分析第29-35页
        3.4.1 算法参数设定第30-31页
        3.4.2 学习策略的实验对比第31-32页
        3.4.3 与其他算法的比较第32-35页
    3.5 本章小结第35-36页
第四章 基于启发式教学算法的一类带有聚类特性的旅行商问题研究第36-46页
    4.1 引言第36页
    4.2 具有聚类与TSP特性的订单排序优化问题第36-42页
        4.2.1 系统构成第36-38页
        4.2.2 订单优化排序流程第38-39页
        4.2.3 数学模型第39-42页
    4.3 基于小组的协同学习教学算法的求解方案第42-43页
        4.3.1 编码方式第42-43页
        4.3.2 启发式种群初始化第43页
    4.4 实验结果及分析第43-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第五章 基于批次交叉算子的教学算法的一类多旅行商问题研究第46-60页
    5.1 引言第46页
    5.2 具有MTSP特性的四叉机器人拿货顺序问题第46-50页
        5.2.1 系统构成第46-47页
        5.2.2 机器人拿货顺序优化流程第47-49页
        5.2.3 模型建立第49-50页
    5.3 基于批次交叉算子的教学算法的求解方案第50-54页
        5.3.1 编码方式第51页
        5.3.2 基于批次交叉算子的教师阶段第51-52页
        5.3.3 基于批次交叉算子的学生相互学习阶段第52页
        5.3.4 基于批次自学习算子的学生自学习阶段第52-54页
    5.4 实验结果及分析第54-58页
        5.4.1 基于批次交叉算子的有效性验证第54-55页
        5.4.2 基于批次自学习算子的学生自学习阶段的有效性验证第55-57页
        5.4.3 与其他算法的对比第57-58页
    5.5 本章小结第58-60页
第六章 基于关键路径的教学算法的一类带有可重入性质的柔性车间调度问题研究第60-75页
    6.1 引言第60页
    6.2 带有可重入和柔性的免疫检测设备的调度问题第60-65页
        6.2.1 免疫检测设备及其基本组成第60-61页
        6.2.2 问题特点分析第61-62页
        6.2.3 数学模型第62-65页
    6.3 基于变步长和关键路径的教学算法的求解方案第65-69页
        6.3.1 编码方式第66-67页
        6.3.2 基于变步长和关键路径的学生自学习阶段第67-69页
    6.4 实验结果与对比第69-74页
        6.4.1 不同实验策略的对比第69-70页
        6.4.2 与其他算法的对比第70-74页
    6.5 本章小结第74-75页
总结与展望第75-77页
参考文献第77-83页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第83-84页
致谢第84-85页
附件第85页

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