铝型材生产线调度问题研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-22页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·生产调度问题的定义及其分类 | 第9-10页 |
| ·生产调度问题的定义 | 第9页 |
| ·生产调度的分类 | 第9-10页 |
| ·生产调度问题的研究现状 | 第10-20页 |
| ·传统方法 | 第12-14页 |
| ·基于人工智能的方法 | 第14-16页 |
| ·基于计算智能的方法 | 第16-19页 |
| ·基于强化学习的方法 | 第19-20页 |
| ·选题背景与意义 | 第20-21页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第21-22页 |
| 第二章 铝型材生产线调度问题模型 | 第22-32页 |
| ·铝型材生产线介绍 | 第22-24页 |
| ·生产线布局 | 第22-23页 |
| ·铝材生产线控制系统的结构 | 第23-24页 |
| ·合流水调度问题描述 | 第24-27页 |
| ·混合流水调度问题定义 | 第24-25页 |
| ·混合流水调度问题数学模型 | 第25-27页 |
| ·铝材生产线调度问题模型确立 | 第27-30页 |
| ·小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于粒子群优化算法的铝型材生产线静态调度 | 第32-47页 |
| ·粒子群优化算法概述 | 第32-37页 |
| ·粒子群算法起源 | 第32-33页 |
| ·粒子群算法数学原理 | 第33-34页 |
| ·粒子群算法的编码 | 第34-35页 |
| ·PSO主要参数介绍 | 第35-36页 |
| ·粒子群算法的算法流程 | 第36-37页 |
| ·基于PSO的调度算法设计 | 第37-42页 |
| ·编码方法 | 第38-39页 |
| ·解码方法 | 第39-40页 |
| ·初始粒子种群的生成 | 第40-41页 |
| ·主要设置参数 | 第41页 |
| ·适应值函数的构造 | 第41-42页 |
| ·仿真实验与分析 | 第42-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于Q学习的铝型材生产线动态调度 | 第47-71页 |
| ·吊机调度的作用 | 第47-48页 |
| ·基于固定优先级的吊机动态调度 | 第48-50页 |
| ·优先级调度的思想 | 第48页 |
| ·基于优先级调度的实现 | 第48-50页 |
| ·固定优先级调度的优点与缺陷 | 第50页 |
| ·基于启发规则的调度算法设计 | 第50-52页 |
| ·基于强化学习的吊机动态调度 | 第52-66页 |
| ·强化学习简介 | 第52-57页 |
| ·Q学习算法概述 | 第57-60页 |
| ·基于Q学习吊机调度算法设计 | 第60-64页 |
| ·吊机动态调度的实现 | 第64-66页 |
| ·仿真实验与分析 | 第66-70页 |
| ·小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·总结 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士期间科研论文完成情况 | 第81页 |
