首页--工业技术论文--机械、仪表工业论文--机械工厂(车间)论文--生产技术管理论文

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

论文共84页,点击 下载论文
上一篇:吐鲁番地区土地利用/覆盖变化与生态经济耦合关系研究
下一篇:基于机器人的熔覆快速再制造成形基础研究