柔性作业车间多目标动态调度优化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-21页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 作业车间调度研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 柔性作业车间调度的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.3 研究现状小结 | 第16-17页 |
| 1.3 论文创新点 | 第17页 |
| 1.4 论文研究内容与结构 | 第17-21页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究的内容及思路 | 第18-19页 |
| 1.4.3 论文内容与结构 | 第19-21页 |
| 2 基于历史数据的并行机调度优化研究 | 第21-37页 |
| 2.1 引言 | 第21-22页 |
| 2.2 问题描述和模型建立 | 第22-24页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第22-23页 |
| 2.2.2 模型建立 | 第23-24页 |
| 2.3 算法设计 | 第24-30页 |
| 2.3.1 构建“虚拟订单” | 第24-25页 |
| 2.3.2 产品机台组合 | 第25-26页 |
| 2.3.3 加工任务在机台的分配 | 第26-28页 |
| 2.3.4 最小提前生产时间排序 | 第28-30页 |
| 2.4 仿真案例实践 | 第30-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 改进遗传算法静态调度研究 | 第37-55页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 多目标问题描述和模型建立 | 第37-40页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第37-38页 |
| 3.2.2 约束条件 | 第38-39页 |
| 3.2.3 目标函数 | 第39-40页 |
| 3.3 改进遗传算法的设计与实现 | 第40-49页 |
| 3.3.1 遗传编码和解码 | 第40-43页 |
| 3.3.2 种群初始化 | 第43页 |
| 3.3.3 适应度函数的设计 | 第43-45页 |
| 3.3.4 遗传算子的设计 | 第45-49页 |
| 3.3.5 遗传参数的设置 | 第49页 |
| 3.4 改进遗传算法的调度方案 | 第49-50页 |
| 3.5 仿真结果与分析 | 第50-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 4 动态调度研究 | 第55-66页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 动态调度问题描述与建模 | 第55-57页 |
| 4.2.1 问题描述模型建立 | 第55-56页 |
| 4.2.2 目标函数 | 第56-57页 |
| 4.3 动态调度策略 | 第57-60页 |
| 4.3.1 滚动窗口 | 第57-58页 |
| 4.3.2 周期调度和驱动事件混合调度 | 第58-59页 |
| 4.3.3 工件优先级确定 | 第59-60页 |
| 4.4 改进遗传算法动态调度设计 | 第60-62页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第62-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第76页 |
