基于改进蚁群算法的多目标退化调度问题的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第11页 |
| ·车间调度问题及其研究现状 | 第11-15页 |
| ·问题概述 | 第11-13页 |
| ·生产调度问题的研究现状 | 第13-15页 |
| ·蚁群算法的车间调度问题的研究现状 | 第15-17页 |
| ·退化车间调度问题分析 | 第17-19页 |
| ·退化车间调度问题特征 | 第17页 |
| ·退化车间调度中的基本概念 | 第17-18页 |
| ·退化车间调度问题模型 | 第18-19页 |
| ·论文主要研究内容 | 第19-20页 |
| 第二章 结合遗传算法的改进蚁群算法设计 | 第20-32页 |
| ·蚁群算法概述 | 第20-24页 |
| ·蚁群算法的思想 | 第20-22页 |
| ·蚁群算法的流程 | 第22-24页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第24页 |
| ·几类改进蚁群算法 | 第24-27页 |
| ·改进基本规则 | 第24-26页 |
| ·与其它算法结合 | 第26-27页 |
| ·遗传算法概述 | 第27-30页 |
| ·遗传算法特点 | 第27-28页 |
| ·遗传算法基本步骤 | 第28-30页 |
| ·改进蚁群算法 | 第30-31页 |
| ·算法思想 | 第30页 |
| ·基本规则改进 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 改进蚁群算法在单机退化调度问题上的应用 | 第32-40页 |
| ·具有退化特征的单机调度问题 | 第32-33页 |
| ·问题描述 | 第32页 |
| ·问题模型 | 第32-33页 |
| ·算法设计 | 第33-36页 |
| ·编码方法 | 第33-34页 |
| ·初始群体的产生 | 第34页 |
| ·选择算子 | 第34页 |
| ·交叉算子 | 第34-35页 |
| ·变异算子 | 第35-36页 |
| ·初始信息素 | 第36页 |
| ·信息素更新规则 | 第36页 |
| ·状态转移规则 | 第36页 |
| ·算法实现 | 第36-38页 |
| ·仿真研究 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 改进蚁群算法在并行机退化调度问题上的应用 | 第40-46页 |
| ·并行机退化调度问题的数学模型 | 第40-42页 |
| ·问题描述 | 第40-41页 |
| ·问题的分解 | 第41-42页 |
| ·算法设计 | 第42页 |
| ·机器选择规则 | 第42页 |
| ·工件排序规则 | 第42页 |
| ·算法实现 | 第42-44页 |
| ·仿真研究 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 改进蚁群算法在多目标退化调度问题上的应用 | 第46-52页 |
| ·多目标优化问题 | 第46-47页 |
| ·基本原理 | 第46-47页 |
| ·传统多目标优化方法 | 第47页 |
| ·多目标单机退化调度问题描述 | 第47-48页 |
| ·算法设计 | 第48-49页 |
| ·算法实现 | 第49-51页 |
| ·仿真及结果分析 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·论文总结 | 第52-53页 |
| ·研究展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 在学研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
