多智能体调度优化算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·任务调度研究现状 | 第11-17页 |
| ·主要研究的问题 | 第11-13页 |
| ·国内外研究及应用现状 | 第13-15页 |
| ·任务调度的方法 | 第15-17页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 任务调度问题及数学描述 | 第19-36页 |
| ·任务调度问题及分类 | 第19-22页 |
| ·集中式任务调度 | 第20-21页 |
| ·分布式任务调度 | 第21-22页 |
| ·任务调度的体系结构 | 第22-26页 |
| ·调度目标的基本组成 | 第22-25页 |
| ·任务调度运行关系 | 第25页 |
| ·调度操作信息流程 | 第25-26页 |
| ·任务调度模式分析 | 第26-35页 |
| ·串行调度模式 | 第29-31页 |
| ·并行调度模式 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 多智能体调度系统建模 | 第36-50页 |
| ·智能体技术概述 | 第36-39页 |
| ·智能体的定义 | 第36-37页 |
| ·多智能体的体系结构 | 第37-38页 |
| ·多智能体通信与交互 | 第38-39页 |
| ·任务调度智能体模型 | 第39-45页 |
| ·任务调度系统分析 | 第39页 |
| ·任务调度符号描述 | 第39-41页 |
| ·形式模型的建立 | 第41-45页 |
| ·调度模型相关算法 | 第45-49页 |
| ·招标—投标模型 | 第45-47页 |
| ·奖惩系数 | 第47页 |
| ·评估算法 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 遗传算法在任务调度中的应用 | 第50-63页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第50-54页 |
| ·染色体编码 | 第52-53页 |
| ·基本遗传操作 | 第53-54页 |
| ·任务调度遗传算法流程 | 第54-58页 |
| ·任务编码方法 | 第55-56页 |
| ·初始种群和适应度函数设计 | 第56-57页 |
| ·遗传算子设计 | 第57-58页 |
| ·仿真结果 | 第58-62页 |
| ·仿真程序流程 | 第58-60页 |
| ·仿真结果分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 混合遗传算法任务调度研究 | 第63-70页 |
| ·混合遗传算法基本原理 | 第63页 |
| ·混合遗传算法操作 | 第63-65页 |
| ·混合遗传算法步骤 | 第65-66页 |
| ·仿真结果 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 个人简历 | 第79页 |
