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基于智能优化算法的生产调度问题研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-38页
    1.1 研究背景第12-14页
        1.1.1 问题的来源及研究目的第12-13页
        1.1.2 问题的研究意义第13-14页
    1.2 生产调度问题概述第14-26页
        1.2.1 生产调度问题定义第14-16页
        1.2.2 生产调度问题的分类第16-25页
        1.2.3 生产调度问题的特点第25-26页
    1.3 生产调度问题的优化方法第26-35页
        1.3.1 精确算法第26-28页
        1.3.2 近似算法第28-35页
    1.4 本文的主要工作第35-38页
第2章 两代理单机调度问题的禁忌搜索算法第38-60页
    2.1 前言第38-40页
    2.2 问题描述第40页
    2.3 禁忌搜索算法第40-43页
        2.3.1 禁忌搜索算法中的主要元素第41-42页
        2.3.2 算法过程第42-43页
    2.4 针对小规模问题的分枝定界算法第43-45页
    2.5 实验结果第45-58页
        2.5.1 实验算例第45页
        2.5.2 小规模问题的测试结果第45-53页
        2.5.3 大规模问题的测试结果第53-58页
    2.6 本章小结第58-60页
第3章 流水车间调度问题的改进遗传算法第60-76页
    3.1 引言第60-62页
    3.2 问题描述第62页
    3.3 求解PFSP问题的改进遗传算法第62-69页
        3.3.1 解的编码第62页
        3.3.2 种群的初始化第62-63页
        3.3.3 种群的分散性控制第63-65页
        3.3.4 交叉与变异第65-66页
        3.3.5 基于NEH邻域的动态局部搜索第66-68页
        3.3.6 改进遗传算法的流程第68-69页
    3.4 实验结果与分析第69-74页
        3.4.1 实验环境与设置第69页
        3.4.2 邻域大小对算法性能的影响第69-70页
        3.4.3 新种群更新策略的性能第70-71页
        3.4.4 动态局部搜索的性能第71-72页
        3.4.5 种群重新初始化策略的性能第72页
        3.4.6 与其它算法的性能比较第72-74页
    3.5 本章小结第74-76页
第4章 可重入流水车间调度问题的自适应MEMETIC算法第76-88页
    4.1 引言第76-78页
    4.2 问题描述第78-79页
    4.3 Memetic算法第79-82页
        4.3.1 解的编码第79页
        4.3.2 种群的初始化第79-80页
        4.3.3 种群更新与分散性保持策略第80-81页
        4.3.4 自适应随机动态邻域搜索方法第81-82页
    4.4 实验结果第82-86页
        4.4.1 实验设置第82-83页
        4.4.2 评价方法第83页
        4.4.3 实验结果与分析第83-86页
    4.5 本章小结第86-88页
第5章 多目标流水车间调度问题的迭代局域搜索算法第88-100页
    5.1 引言第88-90页
    5.2 问题描述第90页
    5.3 基于动态邻域的MOILS算法第90-94页
        5.3.1 多目标优化第90-91页
        5.3.2 传统的ILS算法第91页
        5.3.3 MOILS算法第91-94页
    5.4 实验结果第94-98页
        5.4.1 测试问题第94-95页
        5.4.2 实验设置与性能评价指标第95页
        5.4.3 搜索深度d_(max)的灵敏性分析第95-96页
        5.4.4 与其它算法的性能比较第96-98页
    5.5 本章小结第98-100页
第6章 总结与展望第100-102页
    6.1 论文工作总结第100页
    6.2 未来的研究方向第100-102页
参考文献第102-118页
致谢第118-120页
作者攻读博士学位期间的科研情况第120-122页

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