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基于改进多群体并行遗传算法的混流混合车间模糊调度研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-21页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 研究综述第10-19页
        1.2.1 混流混合车间及相近领域研究综述第10-15页
        1.2.2 车间调度算法综述第15-16页
        1.2.3 车间调度方法研究综述第16-19页
    1.3 主要研究内容和技术路线第19-21页
        1.3.1 研究内容第19页
        1.3.2 技术路线第19-21页
第2章 遗传算法及模糊理论基础第21-36页
    2.1 遗传算法第21-29页
        2.1.1 遗传算法原理第21-25页
        2.1.2 并行遗传算法第25-28页
        2.1.3 改进遗传算法性能的主要途径第28-29页
    2.2 模糊数与模糊决策第29-35页
        2.2.1 模糊数第29-33页
        2.2.2 模糊决策第33-35页
    2.3 小结第35-36页
第3章 混流混合车间的模糊调度模型构建与求解算法第36-52页
    3.1 混流混合车间调度概述第36页
    3.2 缓存受限的混流混合车间模型构建第36-38页
    3.3 缓存受限的混流混合车间模糊调度模型构建第38-42页
    3.4 求解模型算法选取第42-48页
    3.5 算例演算和验证第48-51页
        3.5.1 案例选取第48-50页
        3.5.2 实验求解第50-51页
    3.6 小结第51-52页
第4章 基于混合滚动机制的混流混合车间的模糊动态调度研究第52-65页
    4.1 动态调度与静态调度第52页
    4.2 动态调度问题的研究第52-56页
        4.2.1 车间动态事件的类别第52-55页
        4.2.2 车间动态调度的研究方法第55-56页
    4.3 混流混合车间的混合滚动调度策略第56-57页
    4.4 两级动态调度第57-60页
    4.5 动态调度实例验证第60-64页
    4.6 小结第64-65页
第5章 混流混合车间模糊调度实例验证第65-84页
    5.1 实例选取第65页
    5.2 问题描述第65-66页
    5.3 实例中的已知条件第66-70页
        5.3.1 作业车间的已知条件第67-68页
        5.3.2 缓存区第68页
        5.3.3 总装流水车间的已知条件第68-70页
    5.4 调度模型的仿真第70-75页
        5.4.1 基本参数的确定第70-71页
        5.4.2 动态事件描述第71-73页
        5.4.3 算法平台选取及运算流程第73-75页
    5.5 运行结果与分析第75-83页
        5.5.1 改进MPGA与传统MPGA对实例的求解分析比较第75-78页
        5.5.2 混流混合车间模糊调度优化结果与分析第78-83页
    5.6 小结第83-84页
第6章 总结与展望第84-86页
    6.1 全文总结第84-85页
    6.2 展望第85-86页
附录1 符号说明第86-88页
附录2 模糊位置关系第88-90页
附录3 程序代码第90-93页
附录4 程序运行结果第93-98页
参考文献第98-103页
致谢第103-104页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第104页

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