基于改进遗传算法的作业车间调度研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 调度问题概述 | 第7页 |
| 1.2 调度问题分类 | 第7-8页 |
| 1.3 调度问题的特点 | 第8页 |
| 1.4 调度的研究方法 | 第8-11页 |
| 1.4.1 最优化算法 | 第9页 |
| 1.4.2 启发式调度算法 | 第9-11页 |
| 1.5 课题的研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 遗传算法基本原理 | 第13-23页 |
| 2.1 生物遗传与进化 | 第13-15页 |
| 2.2 遗传算法研究的发展和现状 | 第15-17页 |
| 2.3 遗传算法的基本原理 | 第17-20页 |
| 2.3.1 遗传算法的基本结构 | 第18-20页 |
| 2.3.2 遗传算法的特点 | 第20页 |
| 2.4 遗传算法应用举例 | 第20-23页 |
| 第3章 作业车间调度问题 | 第23-33页 |
| 3.1 Job Shop调度问题表述 | 第23-24页 |
| 3.2 Job Shop问题类型 | 第24-25页 |
| 3.3 用遗传算法求解Job Shop问题 | 第25-33页 |
| 3.3.1 编码和解码 | 第25-26页 |
| 3.3.2 适应度函数 | 第26-27页 |
| 3.3.3 选择操作 | 第27-28页 |
| 3.3.4 交叉操作 | 第28-32页 |
| 3.3.5 变异操作 | 第32页 |
| 3.3.6 算法终止条件 | 第32-33页 |
| 第4章 改进遗传算法求解Job-Shop调度问题 | 第33-40页 |
| 4.1 问题描述及优化性能指标 | 第33页 |
| 4.2 交叉算子设计 | 第33-35页 |
| 4.3 选择算子的设计 | 第35-36页 |
| 4.4 变异算子 | 第36-37页 |
| 4.5 改进遗传算法求解步骤 | 第37-38页 |
| 4.6 计算实验结果 | 第38-40页 |
| 第5章 总结与展望 | 第40-42页 |
| 5.1 全文总结 | 第40页 |
| 5.2 展望 | 第40-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 附录 | 第46-56页 |
