蚁群聚类算法在差异工件批调度问题的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-16页 |
| ·调度问题的概述 | 第10-13页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·生产调度问题的介绍 | 第10-11页 |
| ·参数表示 | 第11-12页 |
| ·调度问题的分类 | 第12-13页 |
| ·批调度问题 | 第13-14页 |
| ·现代批调度问题与经典批调度问题的比较 | 第13页 |
| ·经典批调度问题与差异工件批调度问题的比较 | 第13-14页 |
| ·研究内容与结构安排 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 求解批调度问题的算法 | 第16-25页 |
| ·数学规划法 | 第16页 |
| ·启发式算法 | 第16-19页 |
| ·智能算法 | 第19-25页 |
| ·遗传算法 | 第19-21页 |
| ·粒子群算法 | 第21-23页 |
| ·模拟退火算法 | 第23-25页 |
| 第三章 蚁群算法 | 第25-30页 |
| ·蚁群算法的起源 | 第25页 |
| ·经典蚁群算法 | 第25-30页 |
| ·TSP问题简介 | 第25页 |
| ·数学模型 | 第25-26页 |
| ·求解流程 | 第26-29页 |
| ·蚁群算法的优缺点分析 | 第29-30页 |
| 第四章 聚类分析 | 第30-37页 |
| ·聚类分析的定义 | 第30页 |
| ·聚类分析的数据结构和距离求解方法 | 第30-32页 |
| ·聚类分析的方法 | 第32-35页 |
| ·聚类分析的度量标准 | 第35-37页 |
| 第五章 求解差异工件单机批调度问题的蚁群聚类算法 | 第37-44页 |
| ·数学模型 | 第37-38页 |
| ·差异工件单机批调度问题的下界 | 第38页 |
| ·算法设计 | 第38-44页 |
| ·工件分簇 | 第39页 |
| ·搜索分批的蚁群算法 | 第39-41页 |
| ·局部优化 | 第41-42页 |
| ·算法描述 | 第42-44页 |
| 第六章 仿真实验与分析 | 第44-48页 |
| ·实验设置 | 第44页 |
| ·参数值的确定 | 第44-45页 |
| ·实验的数据分析 | 第45-48页 |
| 第七章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·研究总结 | 第48页 |
| ·研究展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
