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带时间窗的自动化生产线调度研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景第11-13页
    1.2 问题描述第13-15页
    1.3 量子进化算法概述第15-17页
        1.3.1 量子位及量子染色体第15-16页
        1.3.2 量子旋转门第16-17页
        1.3.3 量子进化算法框架第17页
    1.4 主要创新点第17-18页
    1.5 研究内容及其框架第18-21页
        1.5.1 研究内容第18-19页
        1.5.2 论文研究框架第19-21页
第2章 文献综述第21-35页
    2.1 带时间窗的自动化生产线调度问题文献综述第21-30页
        2.1.1 单目标调度问题第21-24页
        2.1.2 多目标调度问题第24-26页
        2.1.3 多机器人调度问题第26-30页
    2.2 量子进化算法文献综述第30-33页
    2.3 本章小结第33-35页
第3章 带时间窗的自动化生产线单目标调度研究第35-53页
    3.1 引言第35-36页
    3.2 问题描述及数学建模第36-39页
        3.2.1 问题描述第36-38页
        3.2.2 数学模型第38-39页
    3.3 混合量子进化算法第39-47页
        3.3.1 传统编解码方式第40-41页
        3.3.2 量子比特编码第41页
        3.3.3 个体初始化第41-42页
        3.3.4 改进型解码机制第42-43页
        3.3.5 个体适应值评价第43页
        3.3.6 不可行顺序方案修复机制第43-44页
        3.3.7 个体更新机制第44-47页
        3.3.8 算法流程图第47页
    3.4 算法验证与评价第47-51页
        3.4.1 基准案例测试结果第48-49页
        3.4.2 随机算例测试结果第49-51页
    3.5 本章小结第51-53页
第4章 带时间窗的自动化生产线双目标调度研究第53-79页
    4.1 引言第53-55页
    4.2 问题描述及数学建模第55-58页
        4.2.1 问题简述及数学模型第55-57页
        4.2.2 改进的双目标数学模型第57-58页
    4.3 Pareto最优解概述第58页
    4.4 多目标量子进化算法第58-70页
        4.4.1 量子染色体编码与解码第59-60页
        4.4.2 个体适应值评价第60-62页
        4.4.3 混沌量子旋转门第62-65页
        4.4.4 染色体变异操作第65页
        4.4.5 更新外部档案(Pareto最优解集)第65-66页
        4.4.6 局部搜索策略第66-69页
        4.4.7 算法实施步骤第69-70页
    4.5 算法验证与评价第70-77页
        4.5.1 测试算例概述第70-73页
        4.5.2 算法测试结果第73-77页
    4.6 本章小结第77-79页
第5章 带时间窗的自动化生产线多机器人调度研究第79-101页
    5.1 引言第79-80页
    5.2 问题描述及现有MIP模型第80-84页
        5.2.1 问题描述第80-81页
        5.2.2 现有MIP模型介绍第81-84页
    5.3 反例测试验证第84-87页
    5.4 改进MIP模型第87-94页
        5.4.1 加工时间窗口约束重建模第87-91页
        5.4.2 机器人碰撞避免约束重建模第91-93页
        5.4.3 改进MIP模型第93-94页
    5.5 算例验证与评价第94-99页
        5.5.1 基准案例测试结果第94-96页
        5.5.2 随机生成算例测试结果第96-99页
    5.6 本章小结第99-101页
第6章 总结与展望第101-103页
    6.1 论文主要工作与创新点第101-102页
    6.2 未来研究工作方向第102-103页
参考文献第103-111页
致谢第111-113页
攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况第113-115页

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