摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
目录 | 第5-8页 |
绪论 | 第8-10页 |
一、课题研究背景、目的及意义 | 第8页 |
二、课题研究的主要内容及意义 | 第8-10页 |
第一章 车间调度问题的研究 | 第10-18页 |
·问题的提出 | 第10页 |
·车间生产调度问题的描述 | 第10-14页 |
·调度问题的描述及其发展过程 | 第10页 |
·车间调度问题的分类与特点 | 第10-11页 |
·Job shop问题的数学描述及表示方法 | 第11-14页 |
·车间调度问题的研究方法 | 第14-15页 |
·车间调度问题的研究策略 | 第15-16页 |
·车间调度研究存在问题的分析 | 第16-17页 |
本章小结 | 第17-18页 |
第二章 遗传算法概述 | 第18-25页 |
·遗传算法的概述 | 第18页 |
·遗传算法的基本原理和实现步骤 | 第18-20页 |
·GA的基本原理 | 第18-19页 |
·GA的实现步骤 | 第19-20页 |
·遗传算法的特点 | 第20-21页 |
·遗传算法的理论基础 | 第21-23页 |
·模式理论 | 第21页 |
·积木块假设 | 第21-22页 |
·欺骗问题 | 第22页 |
·收敛性定理 | 第22-23页 |
·遗传算法研究现状与发展动向 | 第23-24页 |
·遗传算法研究现状 | 第23页 |
·遗传算法的发展动向 | 第23-24页 |
本章小结 | 第24-25页 |
第三章 小生境技术的研究 | 第25-32页 |
·遗传算法过早收敛的原因分析 | 第25-26页 |
·小生境技术的引入 | 第26-28页 |
·当前小生境技术的分析 | 第28-30页 |
·基于预选择(preselection)机制的小生境技术 | 第28-29页 |
·基于共享(sharing)机制的小生境技术 | 第29-30页 |
·自适应小生境算法 | 第30页 |
·基于小生境的遗传算法(NGA) | 第30-31页 |
本章小结 | 第31-32页 |
第四章 改进的小生境遗传算法 | 第32-45页 |
·小生境技术的优缺点 | 第32页 |
·算法的改进及算法流程 | 第32-41页 |
·改进算法的思想 | 第32-33页 |
·编码与解码 | 第33页 |
·算法参数与初始化 | 第33页 |
·结合启发式调度规则保证初始种群多样性 | 第33-34页 |
·适应度函数 | 第34页 |
·改进的选择操作 | 第34-37页 |
·基于工序编码的交叉算子POX的引入 | 第37-38页 |
·变异操作 | 第38页 |
·算法流程 | 第38-41页 |
·改进算法的特点 | 第41页 |
·改进算法的收敛性 | 第41-42页 |
·改进算法性能验证 | 第42-44页 |
·参数设置 | 第42-43页 |
·算法性能指标 | 第43页 |
·仿真结果及分析 | 第43-44页 |
本章小结 | 第44-45页 |
第五章 基于改进算法的调度仿真系统的研究与开发 | 第45-61页 |
·仿真实验系统的意义 | 第45页 |
·调度仿真系统应用背景 | 第45-46页 |
·仿真调度系统设计 | 第46-49页 |
·仿真系统的组成 | 第46-47页 |
·系统的外部接口设计 | 第47页 |
·系统的体系结构 | 第47-49页 |
·数据库表清单 | 第49-53页 |
·仿真调度系统的应用 | 第53-60页 |
·标准测试数据平台 | 第53-55页 |
·实际数据测试平台 | 第55-60页 |
本章小结 | 第60-61页 |
结论 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-65页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
致谢 | 第66页 |