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基于文化算法的柔性作业车间调度问题研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10页
    1.2 柔性作业车间调度问题的国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 单目标柔性作业车间调度问题的国内外研究现状第11-12页
        1.2.2 多目标柔性作业车间调度问题的国内外研究现状第12-13页
        1.2.3 现状总结与分析第13-14页
    1.3 主要研究内容和框架第14页
    1.4 研究方法第14-16页
    1.5 论文主要创新点第16页
    1.6 本章小结第16-17页
第二章 相关理论和技术基础第17-27页
    2.1 柔性作业车间调度问题概述第17-22页
        2.1.1 柔性作业车间调度问题的描述与分类第17-19页
        2.1.2 FJSP的析取图模型第19页
        2.1.3 FJSP常用的性能评价指标第19-22页
    2.2 文化算法的基本理论第22-25页
        2.2.1 文化算法的基本原理第22-24页
        2.2.2 文化算法的特点第24-25页
    2.3 多目标优化问题基本理论第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 文化算法求解多目标柔性作业车间调度问题第27-57页
    3.1 多目标柔性作业车间调度问题模型构建第27-29页
        3.1.1 变量和参数定义第27-28页
        3.1.2 MOFJSP的数学模型第28-29页
    3.2 求解MOFJSP的文化算法设计第29-30页
    3.3 种群空间的构建第30-39页
        3.3.1 编码与解码第31-33页
        3.3.2 种群初始化第33-34页
        3.3.3 适应值分配策略第34-35页
        3.3.4 种群多样性保持策略第35页
        3.3.5 形势知识指导的选择操作第35-37页
        3.3.6 交叉操作第37-38页
        3.3.7 地形知识指导的变异操作第38-39页
        3.3.8 迭代终止条件第39页
    3.4 信仰空间的构建第39-51页
        3.4.1 基于关键路径上的三种邻域结构设计第40-48页
        3.4.2 形势知识与精英保留策略第48-49页
        3.4.3 规范知识与地形知识的定义与更新第49-51页
    3.5 接受函数和影响函数第51-54页
        3.5.1 接受函数的设计第51-52页
        3.5.2 影响函数的设计第52-54页
    3.6 算法应用研究第54-56页
    3.7 本章小结第56-57页
第四章 实验结果与分析第57-74页
    4.1 实验数据及参数第57页
    4.2 实验结果与分析第57-73页
        4.2.1 邻域搜索的有效性测试第57-58页
        4.2.2 8×8 P-FJSP问题的对比实验与分析第58-60页
        4.2.3 10×10 T-FJSP问题的对比实验与分析第60-63页
        4.2.4 15×10 T-FJSP问题的对比实验与分析第63-65页
        4.2.5 BRData问题的对比实验与分析第65-73页
    4.3 本章小结第73-74页
结论与展望第74-76页
    结论第74-75页
    展望第75-76页
参考文献第76-80页
致谢第80-81页
附录1 部分柔性作业车间调度问题实例数据第81-84页
附录2 部分程序代码第84-93页
附录3 部分实例运行结果图第93-100页
个人简历及在学期间的研究成果及发表的学术论文第100页

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