遗传算法及其在生产调度中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·调度问题 | 第10-12页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·生产调度问题的一般性描述: | 第11页 |
| ·生产调度问题的分类: | 第11-12页 |
| ·生产调度问题的求解: | 第12页 |
| ·遗传算法 | 第12-17页 |
| ·遗传算法的发展历史 | 第13页 |
| ·遗传算法实现的基本思想 | 第13-16页 |
| ·遗传算法基本用语 | 第16-17页 |
| ·遗传算法的特点: | 第17页 |
| ·遗传算法在生产调度中的应用 | 第17-20页 |
| ·遗传算法求解生产调度问题: | 第17-18页 |
| ·本文的主要研究工作: | 第18-20页 |
| 第二章 遗传算法在生产调度问题研究的现状 | 第20-30页 |
| ·单机调度 | 第20-22页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·单机调度的描述 | 第20-21页 |
| ·单机调度的遗传算法 | 第21-22页 |
| ·并行多机调度问题 | 第22页 |
| ·遗传算法求解job shop问题 | 第22-27页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·job shop调度问题的模型 | 第23-24页 |
| ·job shop调度的遗传算法 | 第24-27页 |
| ·GA算法在JSP上的研究动态 | 第27页 |
| ·小结 | 第27页 |
| ·遗传算法求解flow shop问题 | 第27-30页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·flow shop调度问题的描述 | 第28-29页 |
| ·flow shop调度的遗传算法 | 第29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 等同多目标并行多机问题 | 第30-38页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·等同多目标并行多机问题的描述 | 第30-31页 |
| ·MR问题的启发式算法 | 第31-32页 |
| ·MR问题的遗传算法 | 第32-37页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·算法设计 | 第33-35页 |
| ·数值仿真 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 非等同多目标并行多机问题 | 第38-46页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·非等同多目标并行多机问题的描述 | 第38-39页 |
| ·GMR问题的启发式算法# | 第39-40页 |
| ·GMR问题的遗传算法 | 第40-45页 |
| ·适应度函数设计 | 第41页 |
| ·编码设计 | 第41-42页 |
| ·初始群种的选择 | 第42页 |
| ·复制 | 第42页 |
| ·交叉操作 | 第42页 |
| ·变异操作 | 第42-43页 |
| ·停止准则 | 第43页 |
| ·数值仿真分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 一种基于JIT的多目标并行多机问题 | 第46-56页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·M-S问题的描述 | 第46-47页 |
| ·M-S问题的数学模型 | 第47页 |
| ·M-S问题的启发式算法 | 第47-50页 |
| ·启发式算法的描述 | 第48-49页 |
| ·启发式算法的实例 | 第49-50页 |
| ·M-S问题的遗传算法 | 第50-55页 |
| ·遗传算法设计 | 第51-53页 |
| ·遗传算法数值仿真 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结束语 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目和发表的论文 | 第61-62页 |
| 参加的科研项目: | 第61页 |
| 发表的论文: | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
