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基于遗传算法的多目标动态作业车间调度及应用研究

第一章 绪论第1-22页
   ·课题的提出及意义第13页
   ·车间调度问题研究现状第13-19页
     ·车间调度问题的描述、分类及特点第13-15页
     ·车间调度问题的研究方法第15-17页
     ·车间调度研究存在的问题第17-18页
     ·车间调度研究的发展趋势第18-19页
   ·课题主要工作第19-20页
   ·全文的结构安排及主要内容第20-22页
第二章 柔性作业车间调度模型分析第22-30页
   ·车间调度问题的建模方法第22-23页
   ·车桥有限责任公司柔性作业车间调度问题分析第23-25页
     ·问题描述第23-24页
     ·目标与约束第24-25页
     ·模型的输入输出第25页
   ·柔性作业车间调度的数学优化模型第25-27页
     ·变量描述第25-26页
     ·优化模型第26-27页
   ·建模实例第27-29页
   ·小结第29-30页
第三章 基于遗传算法的多目标动态作业车间调度第30-48页
   ·遗传算法基本原理第30-35页
     ·遗传算法的基本概念和运算过程第30页
     ·遗传操作第30-34页
     ·遗传算法与传统优化算法的比较第34-35页
   ·遗传算法求解柔性作业车间调度问题的步骤第35-37页
   ·遗传操作设计第37-42页
     ·编码与解码第37-40页
     ·适应度定义方式和选择策略第40-42页
     ·交叉与变异第42页
   ·应用算例第42-45页
   ·机器有向析取图第45-46页
   ·小结第46-48页
第四章 合肥车桥有限责任公司的车间调度系统仿真实现方案研究第48-58页
   ·由只考虑时间的调度到时间成本综合考虑的动态调度变化第48-50页
     ·只考虑时间的调度第48-49页
     ·综合考虑的动态调度第49-50页
     ·利用原有程序进行变化改动第50页
   ·多目标动态调度仿真实例第50-55页
     ·从生产车间中提取数据建模第50-52页
     ·对实际生产中出现的三种情况的仿真第52-55页
   ·小结第55-58页
第五章 对算法中多目标优化问题的理论探讨第58-74页
   ·优化过程的搜索方向第58-60页
   ·为保证分散性所采取的手段第60-68页
     ·针对连续函数综合目标值改进设置办法第60-62页
     ·对实际情况下离散综合目标函数的权值分配处理方法第62-64页
     ·实例解析第64-68页
   ·引入超时惩罚机制淘汰超时调度第68-69页
     ·引入超时惩罚机制的必要性第68页
     ·超时惩罚方法工作原理第68-69页
     ·引入超时惩罚机制后加工成本的表示方法第69页
   ·多目标遗传混合算法中的一些理论问题第69-70页
   ·防止早熟解的产生第70-72页
     ·改进的必要性第70页
     ·早熟防止方法第70-71页
     ·对防止早熟方法的理论证明第71-72页
   ·对所编程序的分析和评价第72-73页
     ·二维数组单列空间过小问题的解决方法第72页
     ·算法的可视化第72-73页
   ·小结第73-74页
第六章 总结与展望第74-77页
   ·全文总结第74-75页
   ·本文主要的创新点第75页
   ·后继研究工作展望第75-77页
参考文献第77-81页
作者硕士期间发表、录用的论文第81-82页
附录一 适应度函数 GetFT第82-88页
附录二 染色体交叉变异函数crossDEAL第88-97页
附录三 新程序中的变动部分第97-99页
附录四一些函数及变量的构造和定义第99-101页
附录五 轮盘赌选择第101-103页
附录六 绘制甘特图 DrwGantt第103-107页

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