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JIT环境下的作业车间调度问题研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-11页
   ·研究背景第9页
   ·课题研究的意义和目的第9-10页
     ·研究意义第9页
     ·研究目的第9-10页
   ·研究方法第10页
   ·论文的主要内容和章节安排第10-11页
第二章 文献综述第11-20页
   ·车间调度问题概述第11-12页
   ·本问题的国内外研究状况第12-13页
     ·国外研究概况第12页
     ·国内研究概况第12-13页
   ·车间调度问题的分类第13-15页
     ·按生产方式第13页
     ·按优化内容第13-14页
     ·按作业的加工特性第14页
     ·按加工系统的复杂性第14-15页
   ·车间调度问题的特点第15页
     ·复杂性第15页
     ·动态随机性第15页
     ·多目标性第15页
   ·作业车间调度问题的优化方法第15-20页
     ·精确计算法第15-16页
     ·分解技术第16页
     ·枚举技术和拉格朗日松弛法第16页
     ·优先分配规则第16-17页
     ·人工智能第17页
     ·人工神经网络第17页
     ·遗传算法第17-18页
     ·模拟退火算法第18页
     ·禁忌搜索第18-19页
     ·粒子群算法第19-20页
第三章 作业车间调度的理论基础第20-33页
   ·遗传算法的基本理论第20-28页
     ·遗传算法的基本概念第20-21页
     ·遗传算法的基本流程第21页
     ·遗传算法的基本操作第21-28页
     ·遗传算法的特点第28页
   ·模糊数的有关知识第28-33页
     ·模糊数的运算法则第28-29页
     ·模糊数的比较方法第29-33页
第四章 JIT 环境下Flow-shop 问题的遗传算法第33-42页
   ·问题描述第33-34页
   ·选用区间数的实际背景及运算法则第34-35页
     ·选用区间数的实际背景第34-35页
   ·求解问题的改进遗传算法第35-38页
     ·评价函数的确定第35页
     ·染色体的编码第35页
     ·选择策略第35-37页
     ·交叉第37-38页
     ·变异第38页
     ·停止准则第38页
   ·仿真及分析第38-41页
   ·结语第41-42页
第五章 JIT 环境下的Job-shop 问题的遗传算法第42-50页
   ·问题描述第42-43页
   ·准时生产环境下调度问题的编码研究第43-44页
   ·基于可能度的梯形模糊数排序方法第44-45页
   ·求解问题的改进遗传算法第45-46页
     ·染色体的编码第45页
     ·选择策略第45-46页
     ·交叉第46页
     ·变异第46页
     ·停止准则第46页
   ·仿真及分析第46-49页
   ·结语第49-50页
第六章 应用实例第50-58页
   ·企业简介第50-51页
   ·问题简介第51-57页
   ·仿真求解第57页
   ·结论第57-58页
第七章 结论与展望第58-59页
   ·结论第58页
   ·展望第58-59页
参考文献第59-65页
在学研究成果第65-66页
致谢第66页

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