不确定性作业车间调度问题优化方法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·课题研究背景 | 第10页 |
| ·本课题研究的内容及意义 | 第10-11页 |
| ·不确定条件下的调度问题研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题主要工作 | 第12页 |
| ·全文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 不确定性作业车间调度问题 | 第13-29页 |
| ·车间调度问题概述 | 第13-21页 |
| ·生产调度问题的提出 | 第13页 |
| ·生产调度问题的分类 | 第13-15页 |
| ·生产调度问题的特点 | 第15-16页 |
| ·生产调度问题的研究方法 | 第16-20页 |
| ·生产调度中不确定因素分析 | 第20-21页 |
| ·模糊理论的相关知识 | 第21-24页 |
| ·模糊理论的定义 | 第21-22页 |
| ·模糊数基础 | 第22-24页 |
| ·时间不确定性调度问题的提出 | 第24页 |
| ·时间不确定性作业车间调度问题描述 | 第24-27页 |
| ·描述问题的变量说明 | 第24-25页 |
| ·时间不确定性作业车间调度问题的约束条件 | 第25-26页 |
| ·时间不确定性作业车间调度问题的目标函数 | 第26页 |
| ·模型转化 | 第26-27页 |
| ·甘特图表示法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 遗传算法理论及其实现技术 | 第29-39页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第29页 |
| ·遗传算法的特点 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的基本理论 | 第30-35页 |
| ·遗传算法的描述 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第31-35页 |
| ·小生境技术 | 第35-39页 |
| ·小生境技术的引入 | 第35-36页 |
| ·小生境技术的实现 | 第36-37页 |
| ·小生境技术的淘汰机制 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 求解不确定作业车间调度问题的改进遗传算法 | 第39-47页 |
| ·改进的遗传算法 | 第39-44页 |
| ·编码 | 第39-40页 |
| ·冲突消解 | 第40-41页 |
| ·形成初始种群 | 第41页 |
| ·目标函数的确定 | 第41页 |
| ·适应度函数的确定 | 第41-42页 |
| ·选择、交叉和变异操作 | 第42页 |
| ·小生境排挤运算 | 第42-43页 |
| ·停止准则 | 第43-44页 |
| ·改进遗传算法流程图 | 第44页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 时间不确定性作业车间调度系统的实现与应用 | 第47-52页 |
| ·系统的设计与实现 | 第47-50页 |
| ·系统的开发平台 | 第47页 |
| ·系统功能介绍 | 第47-50页 |
| ·运行实例 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
