| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| 1.1 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 零等待流水线调度问题研究 | 第13-15页 |
| 1.2.1 NFSSP的问题描述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 NFSSP研究概述 | 第14-15页 |
| 1.3 可重入流水线调度问题研究 | 第15-18页 |
| 1.3.1 RFSSP的问题描述 | 第15-17页 |
| 1.3.2 RFSSP研究概述 | 第17-18页 |
| 1.4 并行机调度问题研究 | 第18-20页 |
| 1.4.1 PMSP的问题描述 | 第18-19页 |
| 1.4.2 PMSP研究概述 | 第19-20页 |
| 1.5 差分进化算法及其在智能调度领域的应用 | 第20-22页 |
| 1.5.1 差分进化算法 | 第20-21页 |
| 1.5.2 差分进化算法在智能调度领域的应用 | 第21-22页 |
| 1.6 分布估计算法及其在智能调度领域的应用 | 第22-24页 |
| 1.6.1 分布估计算法 | 第22-23页 |
| 1.6.2 分布估计算法在智能调度领域的应用 | 第23-24页 |
| 1.7 主要研究工作 | 第24-27页 |
| 第二章 求解带序相关设置时间和释放时间的NFSSP的混合DE算法 | 第27-37页 |
| 2.1 引言 | 第27-28页 |
| 2.2 问题描述 | 第28-29页 |
| 2.2.1 带SDSTs的NFSSP | 第28页 |
| 2.2.2 带SDSTs和RDs的NFSSP | 第28-29页 |
| 2.3 混合差分进化算法 | 第29-33页 |
| 2.3.1 解的表达与LOV准则 | 第29页 |
| 2.3.2 快速评价方法 | 第29-30页 |
| 2.3.3 基于问题性质的局部搜索 | 第30-32页 |
| 2.3.3.1 基于Insert的邻域结构 | 第30页 |
| 2.3.3.2 基于Insert邻域的快速扫描方法 | 第30页 |
| 2.3.3.3 Insert邻域搜索的首次改进跳出策略 | 第30-31页 |
| 2.3.3.4 基于Insert的局部搜索 | 第31-32页 |
| 2.3.4 HDE的流程 | 第32-33页 |
| 2.4 仿真实验和算法比较 | 第33-35页 |
| 2.4.1 实验设置 | 第33-34页 |
| 2.4.2 实验结果分析 | 第34-35页 |
| 2.5 结论 | 第35-37页 |
| 第三章 求解M台机器可重入置换流水线调度问题的印A算法 | 第37-67页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 求解MRPFSSP的混合EDA算法 | 第38-44页 |
| 3.2.1 解的表达 | 第38-39页 |
| 3.2.2 概率模型的更新机制 | 第39页 |
| 3.2.3 概率模型的采样机制 | 第39-41页 |
| 3.2.4 基于Insert的变异操作 | 第41页 |
| 3.2.5 基于Interchange邻域结构和首次改进跳出原则的局部搜索 | 第41-42页 |
| 3.2.6 HEDA的流程 | 第42-43页 |
| 3.2.7 仿真实验和算法比较 | 第43-44页 |
| 3.3 求解MRPFSSP的自适应混合EDA算法 | 第44-54页 |
| 3.3.1 种群初始化方法 | 第45-46页 |
| 3.3.2 概率模型的训练 | 第46-47页 |
| 3.3.3 学习速率自适应调整策略 | 第47页 |
| 3.3.4 概率矩阵的变异机制 | 第47-48页 |
| 3.3.5 基于关键路径的局部搜索 | 第48-50页 |
| 3.3.5.1 关键路径与块 | 第48-49页 |
| 3.3.5.2 局部搜索策略 | 第49-50页 |
| 3.3.6 SHEDA的算法流程 | 第50-51页 |
| 3.3.7 仿真实验和算法比较 | 第51-54页 |
| 3.3.7.1 实验设置 | 第51页 |
| 3.3.7.2 SHEDA的全局性能测试 | 第51-52页 |
| 3.3.7.3 SHEDA与HGA,Random+MN3+SO及HGA_V比较 | 第52-54页 |
| 3.4 求解MRPFSSP的copula混合EDA算法 | 第54-66页 |
| 3.4.1 copula理论简介 | 第54-55页 |
| 3.4.2 种群初始化方法 | 第55-56页 |
| 3.4.3 概率模型的估计 | 第56-58页 |
| 3.4.3.1 边缘分布概率模型的估计 | 第56-57页 |
| 3.4.3.2 联合分布概率模型的估计 | 第57-58页 |
| 3.4.4 概率模型的采样机制 | 第58页 |
| 3.4.5 基于关键路径的局部搜索 | 第58-62页 |
| 3.4.5.1 MRPFSSP的图模型 | 第58-59页 |
| 3.4.5.2 块结构 | 第59-62页 |
| 3.4.6 CHEDA的算法流程 | 第62-63页 |
| 3.4.7 仿真实验和算法比较 | 第63-66页 |
| 3.4.7.1 实验设置 | 第63页 |
| 3.4.7.2 算法参数确定 | 第63-65页 |
| 3.4.7.3 算法比较 | 第65-66页 |
| 3.5 结论 | 第66-67页 |
| 第四章 求解复杂并行机调度问题的EDA算法 | 第67-107页 |
| 4.1 引言 | 第68-71页 |
| 4.1.1 并行多机间歇调度问题的数学描述 | 第68-69页 |
| 4.1.2 HPMSP_JPCSST的数学描述 | 第69-70页 |
| 4.1.3 HPMSP_MOSST的数学描述 | 第70-71页 |
| 4.2 求解并行多机间歇调度问题的自适应EDA算法 | 第71-77页 |
| 4.2.1 解的表达 | 第71-72页 |
| 4.2.2 概率模型的更新和采样 | 第72页 |
| 4.2.3 学习速率的自适应调节 | 第72-74页 |
| 4.2.4 基于双精英个体的协同进化 | 第74页 |
| 4.2.5 AEDA的步骤 | 第74-75页 |
| 4.2.6 仿真实验与算法比较 | 第75-77页 |
| 4.2.6.1 算法全局性能验证 | 第75-76页 |
| 4.2.6.2 算法比较 | 第76-77页 |
| 4.3 求解HPMSP_JPCSST的NEDA算法 | 第77-88页 |
| 4.3.1 编码与解码 | 第78-79页 |
| 4.3.2 种群初始化 | 第79-80页 |
| 4.3.3 种群初始化概率模型初始化 | 第80页 |
| 4.3.4 概率矩阵的更新机制 | 第80页 |
| 4.3.5 子种群概率矩阵的交叉融合 | 第80-81页 |
| 4.3.6 概率矩阵的采样方法 | 第81页 |
| 4.3.7 基于Insert的变异操作 | 第81-82页 |
| 4.3.8 基于Insert和首次改进跳出原则的局部搜索 | 第82页 |
| 4.3.9 NEDA的算法流程 | 第82-83页 |
| 4.3.10 仿真实验与算法比较 | 第83-88页 |
| 4.3.10.1 实验设置 | 第83-85页 |
| 4.3.10.2 算法参数确定 | 第85-86页 |
| 4.3.10.3 NEDA与其他变种算法的比较 | 第86-87页 |
| 4.3.10.4 NEDA与RS_R7,CSPSO_VPBIL_1E,GA_R7的比较 | 第87-88页 |
| 4.4 求解HPMSP_MOSST的GA-EDA算法 | 第88-99页 |
| 4.4.1 编码与解码 | 第88-89页 |
| 4.4.2 GA的基本流程 | 第89页 |
| 4.4.3 概率模型的更新机制 | 第89-90页 |
| 4.4.4 概率模型的采样 | 第90页 |
| 4.4.5 GA-EDA初始化 | 第90-92页 |
| 4.4.5.1 概率模型初始化 | 第90-91页 |
| 4.4.5.2 种群初始化 | 第91-92页 |
| 4.4.6 GA与EDA混合策略 | 第92页 |
| 4.4.7 GA-EDA的算法流程 | 第92-93页 |
| 4.4.8 仿真实验与算法比较 | 第93-99页 |
| 4.4.8.1 ECT规则验证 | 第94页 |
| 4.4.8.2 GA与EDA混合策略验证 | 第94-96页 |
| 4.4.8.3 算法比较 | 第96-97页 |
| 4.4.8.4 实际问题求解 | 第97-99页 |
| 4.5 求解多目标HPMSP_MOSST的CMEDA算法 | 第99-105页 |
| 4.5.1 多目标处理技术 | 第99页 |
| 4.5.2 评价指标 | 第99-100页 |
| 4.5.3 CMEDA的流程 | 第100-101页 |
| 4.5.4 仿真实验与算法比较 | 第101-105页 |
| 4.5.4.1 实验设置 | 第101-102页 |
| 4.5.4.2 CMEDA_noMU与CMEDA_P比较 | 第102-103页 |
| 4.5.4.3 CMEDA_noMU与CMEDA_noMU比较 | 第103-105页 |
| 4.6 结论 | 第105-107页 |
| 第五章 结论与展望 | 第107-109页 |
| 致谢 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-119页 |
| 附录A (攻读硕士学位期间的科研成果) | 第119-120页 |
