基于双种群遗传算法的双目标JSSP研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·问题提出 | 第11-12页 |
| ·研究目标 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·研究思路 | 第13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 作业车间调度的文献综述 | 第15-19页 |
| ·作业车间调度问题的分类 | 第15页 |
| ·作业车间调度问题的求解方法 | 第15-18页 |
| ·数学规划方法 | 第16页 |
| ·启发式方法 | 第16页 |
| ·人工智能方法 | 第16-17页 |
| ·软件计算法 | 第17页 |
| ·双种群遗传算法 | 第17-18页 |
| ·已有研究成果 | 第18页 |
| ·作业车间调度的研究趋势 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 作业车间调度算法的理论基础 | 第19-36页 |
| ·遗传算法的产生和发展 | 第19-20页 |
| ·遗传算法的概念 | 第20-21页 |
| ·遗传算法的思想和算法流程 | 第21-23页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第23-30页 |
| ·遗传算法的特点 | 第30-31页 |
| ·双种群遗传算法的思想和算法流程 | 第31-33页 |
| ·自适应遗传算法 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 双目标作业车间调度模型的建立 | 第36-40页 |
| ·问题描述 | 第36页 |
| ·条件假设 | 第36-37页 |
| ·模型目标 | 第37-38页 |
| ·模型建立 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 双目标作业车间调度模型的求解与算例分析 | 第40-56页 |
| ·双种群遗传算法的设计 | 第40-47页 |
| ·双种群遗传算法编码和解码 | 第40-41页 |
| ·双种遗传算法适应度函数 | 第41-43页 |
| ·双种群遗传算法的选择操作 | 第43页 |
| ·双种群遗传算法的交叉操作 | 第43-45页 |
| ·双种群遗传算法的变异操作 | 第45-46页 |
| ·双种群遗传算法的运行参数设计 | 第46-47页 |
| ·求解双目标JSSP的双种群遗传算法的算法流程 | 第47-48页 |
| ·算例分析 | 第48-55页 |
| ·FT06标准算例分析 | 第48-51页 |
| ·实际算例分析 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 结论与展望 | 第56-57页 |
| ·结论 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 攻读学位期间发表论文和参与科研项目情况 | 第63页 |
