基于免疫粒子群算法的混合流水车间调度问题研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 课题来源及本文研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 车间调度问题研究 | 第17-24页 |
| 2.1 车间调度问题描述 | 第17-18页 |
| 2.2 车间调度问题的分类 | 第18-19页 |
| 2.3 车间调度问题的特点 | 第19-20页 |
| 2.4 车间调度问题的研究方法 | 第20-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 免疫粒子群优化算法 | 第24-35页 |
| 3.1 免疫算法的概述 | 第24-26页 |
| 3.1.1 免疫算法的基本原理 | 第24页 |
| 3.1.2 免疫算法的基本流程 | 第24-26页 |
| 3.2 粒子群优化算法的概述 | 第26-30页 |
| 3.2.1 粒子群算法的基本原理 | 第26页 |
| 3.2.2 粒子群算法的数学描述 | 第26-28页 |
| 3.2.3 粒子群算法的基本流程 | 第28-29页 |
| 3.2.4 粒子群算法的一般改进方法 | 第29-30页 |
| 3.3 免疫粒子群优化算法 | 第30-34页 |
| 3.3.1 免疫粒子群优化算法的原理 | 第30-31页 |
| 3.3.2 免疫粒子群优化算法的流程 | 第31-33页 |
| 3.3.3 免疫粒子群优化算法的性能分析 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 混合流水车间调度问题的算法改进 | 第35-47页 |
| 4.1 问题描述及数学模型 | 第35-37页 |
| 4.2 改进的免疫粒子群优化算法 | 第37-43页 |
| 4.2.1 动态扰动项的提出 | 第37页 |
| 4.2.2 算法改进的原理 | 第37-38页 |
| 4.2.3 算法改进的流程 | 第38-40页 |
| 4.2.4 算法改进的性能分析 | 第40-43页 |
| 4.3 调度问题的算法设计 | 第43-45页 |
| 4.3.1 粒子的编码设计 | 第43-44页 |
| 4.3.2 粒子的解码设计 | 第44页 |
| 4.3.3 粒子的适应度函数设计 | 第44-45页 |
| 4.4 调度问题的执行步骤 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 系统仿真与实验结果分析 | 第47-51页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 调度实例 | 第47-48页 |
| 5.3 实验环境及参数设置 | 第48页 |
| 5.4 结果分析 | 第48-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
