| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1．1 Job Shop调度问题概述 | 第8页 |
| 1．2 调度算法分类 | 第8-14页 |
| 1．3 小结 | 第14-15页 |
| 2 遗传算法相关理论及其实现技术 | 第15-29页 |
| 2．1 自然进化与遗传算法 | 第15-16页 |
| 2．2 遗传算法的描述 | 第16-17页 |
| 2．3 遗传算法的主要步骤 | 第17页 |
| 2．4 遗传算法的基本理论 | 第17-19页 |
| 2．5 遗传算法参数与操作的设计 | 第19-25页 |
| 2．5．1 编码 | 第19-20页 |
| 2．5．2 适应值函数 | 第20页 |
| 2．5．3 算法参数 | 第20-22页 |
| 2．5．4 遗传操作 | 第22-25页 |
| 2．5．5 算法终止条件 | 第25页 |
| 2．6 遗传算法的改进 | 第25-29页 |
| 3 基于典型Job Shop调度问题的遗传算法 | 第29-50页 |
| 3．1 典型Job Shop调度问题描述及其相关定理 | 第29-31页 |
| 3．2 遗传算法的编码／解码 | 第31-33页 |
| 3．3 遗传算法主要编码方式 | 第33-42页 |
| 3．4 Job Shop调度的遗传算法操作和框架设计 | 第42-47页 |
| 3．4．1 JSP的GA交叉与变异操作设计 | 第43-46页 |
| 3．4．2 JSP的GA框架设计 | 第46-47页 |
| 3．5 JSP和GA的特征分析 | 第47-48页 |
| 3．6 Benchmark问题和算法改进与比较研究 | 第48-49页 |
| 3．7 JSP的推广和实际应用 | 第49-50页 |
| 4 求解JSP的混和算法 | 第50-57页 |
| 4．1 选取初始种群 | 第50页 |
| 4．2 定义初始温度 | 第50页 |
| 4．3 个体搜索方法 | 第50-52页 |
| 4．4 PSA算法收敛性分析 | 第52-54页 |
| 4．5 应用实例 | 第54-57页 |
| 5 结论与展望 | 第57-59页 |
| 5．1 论文完成的工作 | 第57页 |
| 5．2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第65页 |
