制造链协同调度方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第11-17页 |
| ·制造链协同调度与优化 | 第11-13页 |
| ·粒子群算法 | 第13-17页 |
| ·研究内容 | 第17-20页 |
| 第二章 粒子群优化算法研究 | 第20-35页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第20-24页 |
| ·粒子群算法的思想 | 第20-21页 |
| ·算法求解过程 | 第21-23页 |
| ·算法主要参数 | 第23页 |
| ·算法基本步骤 | 第23-24页 |
| ·提高算法性能的现有方法 | 第24-28页 |
| ·引入惯性权重 | 第24-25页 |
| ·引入收缩因子 | 第25页 |
| ·引入拓扑结构 | 第25-27页 |
| ·种群规模的考虑 | 第27-28页 |
| ·几种改进的粒子群算法 | 第28-31页 |
| ·参数改进粒子群算法 | 第28-29页 |
| ·混合粒子群算法 | 第29-30页 |
| ·离散二进制算法 | 第30页 |
| ·免疫粒子群算法 | 第30-31页 |
| ·粒子群算法与其它算法的比较 | 第31-33页 |
| ·粒子群算法与遗传算法(GA) | 第31-32页 |
| ·粒子群算法与蚂蚁算法(ACO)比较 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 制造链级协同调度问题的粒子群优化算法 | 第35-52页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·制造链协同调度问题 | 第35-39页 |
| ·问题模型 | 第35-37页 |
| ·问题的最优解的性质 | 第37-38页 |
| ·粒子群算法编码 | 第38-39页 |
| ·自适应变异二进制粒子群算法 | 第39-48页 |
| ·传统二进制粒子群算法 | 第39-40页 |
| ·粒子群优化算法早熟收敛问题 | 第40-45页 |
| ·自适应变异二进制粒子群算法 | 第45-48页 |
| ·仿真实验 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 车间级调度问题的粒子群优化算法 | 第52-73页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·作业车间调度问题 | 第53-54页 |
| ·作业车间调度问题算法设计 | 第54-65页 |
| ·基于操作的编码方式 | 第55-57页 |
| ·基于粒子位置次序的粒子表示方法 | 第57-59页 |
| ·基于操作和PPS的粒子表示 | 第59页 |
| ·调度方案的生成 | 第59-60页 |
| ·具有变异算子的自适应粒子群算法步骤 | 第60-62页 |
| ·仿真实验 | 第62-65页 |
| ·柔性作业车间调度问题的粒子群算法 | 第65-72页 |
| ·问题描述 | 第65-66页 |
| ·数学模型 | 第66页 |
| ·算法设计 | 第66-69页 |
| ·仿真实验 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 结论 | 第73-75页 |
| ·全文总结 | 第73页 |
| ·研究展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 在学研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
