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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

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