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面向智能制造的作业车间调度研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 国外研究现状简介第11-13页
        1.2.2 国内研究现状简介第13页
        1.2.3 国内外研究现状总结第13-15页
    1.3 研究内容第15页
    1.4 组织结构第15-18页
第二章 关键理论与技术第18-38页
    2.1 调度问题理论第18-23页
        2.1.1 调度问题的定义第18-19页
        2.1.2 调度问题的分类第19-22页
        2.1.3 调度问题的复杂度第22页
        2.1.4 车间调度问题的数学描述第22-23页
    2.2 遗传算法基础简介第23-30页
        2.2.1 遗传算法相关概念第23-24页
        2.2.2 遗传算法的编码第24-25页
        2.2.3 遗传算法的交叉过程第25-27页
        2.2.4 遗传算法的变异过程第27-28页
        2.2.5 遗传算法的适应度函数和选择过程第28-30页
    2.3 马尔科夫理论第30-32页
        2.3.1 马尔可夫决策过程定义第30-31页
        2.3.2 马尔可夫决策过程的值函数第31页
        2.3.3 值函数的迭代方式第31-32页
        2.3.4 马尔可夫决策过程的参数第32页
        2.3.5 马尔可夫决策过程与遗传算法第32页
    2.4 神经网络技术第32-37页
        2.4.1 神经网络的定义第33-34页
        2.4.2 神经网络的前向传播第34-35页
        2.4.3 神经网络的反向传播第35-37页
        2.4.4 神经网络与遗传算法第37页
    2.5 本章小结第37-38页
第三章 基于遗传算法的作业车间调度算法研究第38-46页
    3.1 模型建立流程设计第38-40页
        3.1.1 模型总体流程第38-39页
        3.1.2 模型的输入与输出第39页
        3.1.3 模型的参数选择第39-40页
        3.1.4 模型的训练策略第40页
    3.2 作业车间调度实际问题与算例第40-41页
    3.3 解决作业车间调度问题的遗传算法第41-44页
        3.3.1 遗传算法收敛性第41-42页
        3.3.2 遗传算法建模第42-44页
    3.4 神经网络与遗传算法的结合方式第44-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第四章 面向柔性作业车间调度问题的改进算法GANN第46-54页
    4.1 GANN模型流程设计第46-48页
        4.1.1 GANN模型总体流程第46-47页
        4.1.2 GANN模型输入与输出第47页
        4.1.3 GANN模型参数选择第47页
        4.1.4 GANN模型训练策略第47-48页
    4.2 柔性作业车间调度实际问题与算例第48-49页
    4.3 GANN的遗传算法建模第49-50页
    4.4 使用神经网络改进遗传算法第50-51页
        4.4.1 神经网络与遗传算法的结合方式第50-51页
        4.4.2 神经网络改进遗传算法的理论分析第51页
    4.5 本章小结第51-54页
第五章 模型测试与评估第54-62页
    5.1 测试准备第54页
    5.2 测试流程第54-55页
        5.2.1 作业车间调度算法测试流程第54-55页
        5.2.2 GANN算法测试流程第55页
    5.3 作业车间调度算法的结果分析与评估第55-58页
        5.3.1 结果分析第55-58页
        5.3.2 结果评估第58页
    5.4 GANN算法的结果分析与评估第58-60页
        5.4.1 结果分析第58-60页
        5.4.2 结果评估第60页
    5.5 本章小结第60-62页
第六章 总结与展望第62-66页
    6.1 论文的意义第62页
    6.2 论文的主要工作第62-63页
    6.3 主要成果第63-64页
    6.4 论文的不足之处第64页
    6.5 展望第64-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-72页
攻读学位期间发表学术论文目录第72页

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