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基于蚁群优化算法的批调度问题研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-15页
第1章 绪论第15-31页
   ·选题背景第15-17页
   ·批调度问题理论基础第17-20页
     ·批调度问题的表示第17-20页
     ·批调度问题的描述第20页
   ·批调度问题求解方法第20-24页
     ·批调度问题求解方法分类第20-23页
     ·蚁群优化算法的优势第23-24页
   ·批调度问题研究综述第24-28页
   ·本文研究动机和结构安排第28-31页
     ·研究动机第28-29页
     ·结构安排第29-31页
第2章 蚁群优化算法第31-39页
   ·蚁群优化算法的基本框架第31-32页
   ·蚁群优化算法的特征第32-33页
   ·蚁群优化算法分类第33-35页
     ·蚂蚁系统算法第33-34页
     ·最大最小蚂蚁系统第34页
     ·蚁群系统第34-35页
   ·求解批调度问题的一般流程第35-38页
     ·信息素含义第35-36页
     ·启发式信息第36页
     ·解的构建第36-37页
     ·信息素更新第37-38页
     ·局部搜索第38页
   ·本章小结第38-39页
第3章 差异工件单机批调度问题的蚂蚁系统算法设计第39-56页
   ·引言第39-40页
   ·1|s_j,B|∑C_j问题的数学模型第40-41页
     ·基本假设第40-41页
     ·数学模型第41页
   ·求解1|s_j,B|∑C_j问题的启发式算法第41-44页
   ·求解1|s_j,B|∑C_j问题的AS算法第44-49页
     ·编码方式第44-45页
     ·信息素和启发式信息第45-46页
     ·状态转移概率第46-47页
     ·信息素更新与初始化第47-48页
     ·局部优化策略第48-49页
   ·实验分析第49-54页
   ·本章小结第54-56页
第4章 含到达时间批调度的最大最小蚂蚁系统算法设计第56-75页
   ·引言第56-57页
   ·1|r_j,B|C_(max)问题的数学模型第57-58页
     ·基本假设第57页
     ·数学模型第57-58页
   ·1|r_j,B|C_(max)问题下界第58-59页
   ·求解1|r_j,B|C_(max)问题的MMAS算法第59-64页
     ·候选列表第59-61页
     ·信息素和启发式信息第61-62页
     ·解的构造第62-63页
     ·更新信息素第63-64页
     ·信息、素初始化第64页
   ·实验分析第64-73页
   ·本章小结第73-75页
第5章 含到达时间差异工件批调度的蚁群系统算法设计第75-91页
   ·引言第75-76页
   ·1|r_j,s_j,B|C_(max)问题的数学模型第76-77页
     ·基本假设第76-77页
     ·数学模型第77页
   ·1|r_j,s_jB|C_(max)问题下界第77-78页
   ·求解1|r_j,s_j,B|C_(max)问题的ACS算法第78-84页
     ·己存在的算法第79页
     ·信息素和启发式信息第79-81页
     ·解的构建第81-82页
     ·更新信息素第82-83页
     ·ACS算法流程图第83-84页
   ·实验分析第84-90页
   ·本章小结第90-91页
第6章 平行机批调度问题的多目标蚁群优化算法设计第91-109页
   ·引言第91-92页
   ·多目标优化第92-93页
   ·Pm|r_i,s_i,B|C_(max),T_(max)问题的数学模型第93-95页
     ·基本假设第93-94页
     ·数学模型第94-95页
   ·求解Pm|r_i,s_i,B|C_(max),T_(max)问题的启发式算法第95-97页
   ·求解Pm|r_i,s_i,B|C_(max),T_(max)问题的多目标蚁群优化算法第97-100页
     ·信息素定义第97页
     ·启发式信息第97-98页
     ·解的构建第98-100页
     ·更新信息素第100页
   ·实验分析第100-107页
   ·本章小结第107-109页
第7章 总结与展望第109-111页
   ·研究总结第109-110页
   ·研究展望第110-111页
参考文献第111-119页
致谢第119-120页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第120页

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