基于改进遗传算法的车间作业调度问题研究
| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 目录 | 第11-15页 |
| 1 绪论 | 第15-36页 |
| ·论文研究背景和意义 | 第15-16页 |
| ·车间作业调度问题概述 | 第16-22页 |
| ·车间作业调度问题定义 | 第16页 |
| ·车间作业调度问题特点 | 第16-17页 |
| ·车间作业调度问题研究方法 | 第17-18页 |
| ·车间作业调度问题分类 | 第18-19页 |
| ·车间作业调度问题研究现状 | 第19-22页 |
| ·非柔性车间作业调度问题研究现状 | 第19-20页 |
| ·柔性车间作业调度问题研究现状 | 第20-22页 |
| ·遗传算法概述 | 第22-34页 |
| ·遗传算法简介 | 第22-23页 |
| ·遗传算法基本概念 | 第23页 |
| ·遗传算法一般流程 | 第23-24页 |
| ·遗传算法基本设计 | 第24-33页 |
| ·遗传算法优势 | 第33-34页 |
| ·论文研究内容和章节安排 | 第34-36页 |
| ·论文研究内容 | 第34页 |
| ·论文章节安排 | 第34-36页 |
| 2 基于分区遗传算法求解非柔性车间作业调度问题 | 第36-59页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·非柔性车间作业调度问题建模 | 第36-37页 |
| ·非柔性车间作业调度问题数学描述 | 第36页 |
| ·非柔性车间作业调度问题多目标优化模型 | 第36-37页 |
| ·小规模非柔性车间作业调度问题求解 | 第37-46页 |
| ·传统编码冗余性 | 第38-40页 |
| ·分区式编码 | 第40-41页 |
| ·编码全排列 | 第41-42页 |
| ·判断编码可行性 | 第42-45页 |
| ·解码搜索全局最优解 | 第45-46页 |
| ·大规模非柔性车间作业调度问题求解 | 第46-58页 |
| ·分区初始化 | 第46-47页 |
| ·适应度函数设计 | 第47页 |
| ·混合选择方式 | 第47-48页 |
| ·分区交叉方式 | 第48-49页 |
| ·分区变异方式 | 第49-50页 |
| ·判断个体可行性与解码 | 第50页 |
| ·分区式遗传算法流程图 | 第50-51页 |
| ·实例验证 | 第51-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 3 基于嵌套遗传算法求解柔性车间作业调度问题 | 第59-85页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·柔性车间作业调度问题建模 | 第59-60页 |
| ·柔性车间作业调度问题数学描述 | 第59页 |
| ·柔性车间作业调度问题多目标优化模型 | 第59-60页 |
| ·嵌套遗传算法设计 | 第60-77页 |
| ·问题分析 | 第60-62页 |
| ·双码结构编码 | 第62-64页 |
| ·适应度函数设计 | 第64页 |
| ·种群初始化 | 第64-70页 |
| ·均匀设计原理 | 第64-65页 |
| ·初始化机器分配码 | 第65-69页 |
| ·确定加工顺序码 | 第69-70页 |
| ·选择策略 | 第70-71页 |
| ·进化环思想 | 第70-71页 |
| ·侵选择策略 | 第71页 |
| ·交叉方式 | 第71-73页 |
| ·约束理论 | 第71-72页 |
| ·瓶颈优化交叉方式 | 第72-73页 |
| ·变动概率的变异策略 | 第73-74页 |
| ·解码与评价 | 第74页 |
| ·判别规则控制算法 | 第74-77页 |
| ·基于极限最优适应度值的判别规则 | 第74-75页 |
| ·基于当前最优适应度值的判别规则 | 第75-77页 |
| ·嵌套遗传算法流程 | 第77-78页 |
| ·实例验证 | 第78-83页 |
| ·优化结果对比 | 第80页 |
| ·算法速度对比 | 第80-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 4 基于神经网络的遗传算法参数设计 | 第85-97页 |
| ·引言 | 第85页 |
| ·遗传算法参数作用与性能分析 | 第85-86页 |
| ·神经网络概述 | 第86-88页 |
| ·神经网络简介 | 第86页 |
| ·神经网络优势 | 第86-87页 |
| ·神经网络分类 | 第87-88页 |
| ·BP神经网络 | 第88页 |
| ·BP神经网络实现参数设计 | 第88-96页 |
| ·基于均匀设计的样本采样 | 第88-92页 |
| ·构建BP神经网络 | 第92-95页 |
| ·确定输入和输出层神经元数 | 第92-93页 |
| ·确定BP网络层次 | 第93页 |
| ·数据预处理 | 第93页 |
| ·选择隐层神经元数 | 第93-94页 |
| ·BP神经网络结构 | 第94页 |
| ·关键代码 | 第94-95页 |
| ·参数设计结果验证 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 5 HTC司车间作业调度实例应用 | 第97-111页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·企业现状 | 第97页 |
| ·车间调度模型建立 | 第97-99页 |
| ·实例应用 | 第99-110页 |
| ·导入数据 | 第99-100页 |
| ·参数设定 | 第100-101页 |
| ·优化结果 | 第101-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 6 全文总结与工作展望 | 第111-114页 |
| ·全文总结 | 第111-112页 |
| ·工作展望 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-120页 |
| 附录1 | 第120-151页 |
| 附录2 | 第151-162页 |
| 附录3 | 第162-172页 |
| 科研经历与成果 | 第172页 |
