基于猫群算法的复杂流水调度问题研究
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状及存在的问题 | 第10-15页 |
| 1.2.1 生产调度问题研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 猫群算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 学习效应研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及框架结构 | 第15-17页 |
| 1.3.1 论文的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 课题研究实施方案 | 第16-17页 |
| 第二章 流水线生产调度问题相关理论 | 第17-26页 |
| 2.1 生产调度描述 | 第18-19页 |
| 2.2 生产调度的分类 | 第19-21页 |
| 2.3 求解流水线调度问题所采用的主要方法 | 第21-26页 |
| 2.3.1 启发式调度方法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 单解智能算法 | 第23-26页 |
| 第三章 算法基本原理 | 第26-40页 |
| 3.1 智能优化算法基本原理 | 第26-29页 |
| 3.2 群体智能优化算法的研究进展 | 第29-34页 |
| 3.3 猫群优化算法概述 | 第34-36页 |
| 3.4 量子猫群优化算法 | 第36-40页 |
| 第四章 算法设计与求解 | 第40-49页 |
| 4.1 改进算法可行性与有效性检验 | 第40-42页 |
| 4.2 无等待流水线调度问题的求解 | 第42-45页 |
| 4.3 阻塞流水线调度问题的求解 | 第45-49页 |
| 第五章 具有学习效应的流水线调度问题 | 第49-54页 |
| 5.1 加工时间可变的调度问题描述 | 第49-50页 |
| 5.2 具有学习效应流水线调度问题的求解 | 第50-54页 |
| 第六章 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 硕士在读期间公开发表论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
