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基于多群体并行遗传算法的混流混合车间鲁棒调度研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
符号说明第9-10页
第1章 绪论第10-21页
   ·研究背景和意义第10-13页
   ·研究综述第13-19页
     ·混流生产综述第13-14页
     ·混合车间调度综述第14-15页
     ·车间调度方法综述第15-18页
     ·车间调度算法综述第18-19页
     ·文献总结第19页
   ·研究内容与技术路线第19-21页
     ·研究内容第19-20页
     ·研究技术路线第20-21页
第2章 车间调度理论基础第21-38页
   ·车间调度问题描述第21-22页
     ·车间调度问题定义第21页
     ·车间调度问题优化目标和约束条件第21-22页
   ·车间调度问题类型及特点第22-23页
     ·车间调度问题类型第22页
     ·车间调度问题特点第22-23页
   ·车间调度问题建模方法第23-26页
     ·数学描述方法第23-24页
     ·图与网络方法第24-26页
   ·车间调度问题求解算法第26-33页
     ·遗传算法原理与运算流程第26-30页
     ·并行遗传算法第30-33页
   ·鲁棒调度建模和处理方法第33-37页
     ·灵敏度分析第33-34页
     ·优化后分析第34页
     ·随机规划第34-36页
     ·鲁棒优化第36-37页
   ·小结第37-38页
第3章 混流混合车间鲁棒调度模型构建第38-49页
   ·参数确定下的混流混合车间调度模型构建第38-42页
     ·混流混合车间调度假设条件与约束条件第38-39页
     ·混流混合车间调度优化模型构建第39-42页
   ·鲁棒调度模型构建第42-47页
     ·不确定因素分类第43-44页
     ·加工时间不确定数学描述及其在模型中引入第44-46页
     ·加工时间不确定下混流混合车间鲁棒调度模型构建第46-47页
   ·鲁棒性评价第47-48页
   ·小结第48-49页
第4章 混流混合车间鲁棒调度模型求解第49-58页
   ·求解混流混合车间鲁棒调度模型算法选取第49-52页
     ·遗传算法优缺点第49-50页
     ·遗传算法并行性改进第50-51页
     ·多群体并行遗传算法选取第51-52页
   ·求解混流混合车间鲁棒调度模型流程第52-57页
   ·小结第57-58页
第5章 混流混合车间鲁棒调度实例验证第58-73页
   ·实例描述第58-62页
   ·实例中调度问题已知条件第62-64页
   ·算法平台选取第64页
   ·实例中调度问题运算流程第64-67页
   ·运行结果及性能评价第67-72页
     ·多群体并行遗传算法求解混流混合车间调度模型结果与分析第67-69页
     ·参数确定下混流混合车间调度优化结果与分析第69-70页
     ·混流混合车间鲁棒调度模型求解结果与评价第70-72页
   ·小结第72-73页
第6章 总结与展望第73-75页
   ·全文总结第73-74页
   ·展望第74-75页
参考文献第75-80页
附录 1 多群体并行遗传算法求解模型的程序代码第80-83页
附录 2 程序运行结果第83-87页
附录 3 鲁棒调度方案与静态最优调度方案的仿真数据第87-91页
致谢第91-92页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第92页

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