基于遗传算法的车间调度问题研究与应用
摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-6页 |
目录 | 第6-9页 |
第一章 绪论 | 第9-24页 |
·选题的目的与意义 | 第9-10页 |
·国内外现状及发展趋势 | 第10-15页 |
·车间调度研究综述 | 第10页 |
·遗传算法在车间调度问题中的研究 | 第10-11页 |
·JSP 的算法研究 | 第11-13页 |
·车间调度问题的研究策略 | 第13-14页 |
·车间调度问题描述及分类 | 第14-15页 |
·车间调度问题特点 | 第15页 |
·遗传算法概述 | 第15-22页 |
·产生与发展 | 第16页 |
·遗传算法的基本思想 | 第16-18页 |
·编码与解码 | 第18-19页 |
·适应度函数 | 第19页 |
·种群初始化 | 第19-20页 |
·选择 | 第20-21页 |
·交叉或基因重组 | 第21-22页 |
·变异 | 第22页 |
·论文内容以及结构 | 第22-24页 |
第二章 流水车间调度 | 第24-39页 |
·Flow Shop 调度问题优化模型 | 第24-26页 |
·问题描述 | 第24页 |
·假设条件和分类 | 第24-25页 |
·置换 Flow Shop 调度问题数学模型 | 第25-26页 |
·算法设计 | 第26-30页 |
·编码 | 第26-27页 |
·初始种群的生成 | 第27页 |
·适应度函数 | 第27页 |
·交叉 | 第27-28页 |
·变异 | 第28-30页 |
·经典问题验证 Carl(11x5)问题 | 第30-33页 |
·混合流水车间调度 | 第33-34页 |
·混合流水车间调度的算法设计 | 第34-35页 |
·编码设计 | 第34页 |
·交叉设计 | 第34-35页 |
·变异设计 | 第35页 |
·实例验证 | 第35-38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
第三章 作业车间调度 | 第39-49页 |
·JSP 优化模型研究 | 第39-42页 |
·问题描述 | 第39页 |
·变量定义: | 第39-40页 |
·JSP 调度问题数学模型 | 第40页 |
·假设条件和分类 | 第40-42页 |
·算法设计 | 第42-44页 |
·编码 | 第42页 |
·适应度函数的确定 | 第42-43页 |
·种群初始化 | 第43页 |
·交叉 | 第43-44页 |
·变异 | 第44页 |
·实例验证 | 第44-48页 |
·本章小结 | 第48-49页 |
第四章 双资源柔性多目标车间调度 | 第49-64页 |
·多重资源概述 | 第49-50页 |
·柔性及柔性资源概述 | 第50-51页 |
·柔性的定义 | 第50页 |
·柔性资源概述 | 第50-51页 |
·多目标优化的方法与理论 | 第51-54页 |
·车间调度的评价指标 | 第51页 |
·多目标解的概念 | 第51页 |
·劣解、非劣解和最优解定义 | 第51-52页 |
·交互权重把多目标问题转变为单一目标问题 | 第52-54页 |
·双资源柔性车间多目标调度问题优化模型 | 第54-57页 |
·问题描述 | 第54-55页 |
·假设条件 | 第55页 |
·变量说明 | 第55-56页 |
·目标函数及约束条件 | 第56-57页 |
·算法设计 | 第57-59页 |
·三链结构的编码方式 | 第57页 |
·种群初始化 | 第57-58页 |
·交叉 | 第58页 |
·变异 | 第58-59页 |
·实例验证 | 第59-62页 |
·本章小结 | 第62-64页 |
第五章 基于遗传算法的车间调度系统开发与应用 | 第64-78页 |
·车间的作业调度系统需求探究 | 第64-65页 |
·系统的组成模块及其主要功能 | 第65-66页 |
·车间调度系统的功能 | 第66-67页 |
·系统的开发平台和运行环境 | 第67-68页 |
·系统中用到的数据表 | 第68-70页 |
·基于遗传算法的车间作业调度系统实现 | 第70-77页 |
·车间调度系统登录 | 第71-72页 |
·车间调度系统解决实际问题算例 | 第72-77页 |
·本章总结 | 第77-78页 |
结论和展望 | 第78-79页 |
参考文献 | 第79-83页 |
攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第83-84页 |
致谢 | 第84页 |