基于遗传算法的模糊车间作业调度问题的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·制造业的变革 | 第8页 |
| ·先进制造模式概述 | 第8-10页 |
| ·生产调度问题的提出及概述 | 第10-11页 |
| ·生产调度方法研究进展 | 第11-14页 |
| ·经典调度理论 | 第12-13页 |
| ·智能调度理论 | 第13-14页 |
| ·生产调度问题的分类和表示方法 | 第14-17页 |
| ·本文课题来源与主要内容 | 第17-18页 |
| 2 车间作业调度问题的研究 | 第18-30页 |
| ·车间作业调度问题概述 | 第18-19页 |
| ·典型车间作业调度问题与模糊车间作业调度 | 第19-21页 |
| ·典型车间作业调度问题 | 第19-20页 |
| ·模糊车间作业调度问题 | 第20-21页 |
| ·车间作业调度问题研究的假设条件 | 第21-22页 |
| ·车间作业调度问题的数学模型 | 第22-23页 |
| ·计算复杂性与NP完全问题 | 第23-25页 |
| ·车间作业调度问题的求解方法——邻域搜索算法 | 第25-30页 |
| 3 遗传算法及模糊集合理论基础 | 第30-44页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第30-31页 |
| ·遗传算法概要 | 第31-33页 |
| ·遗传算法的基本思想及特点 | 第33-34页 |
| ·遗传算法的基本操作流程 | 第34-35页 |
| ·遗传算法的收敛性分析 | 第35-38页 |
| ·模式定理和隐含并性性 | 第35-36页 |
| ·标准遗传算法的马尔可夫链描述及其收敛性 | 第36-38页 |
| ·模糊理论的发展概况 | 第38-39页 |
| ·模糊集合的定义 | 第39-40页 |
| ·模糊数 | 第40-41页 |
| ·模糊数的运算与评价 | 第41-44页 |
| 4 遗传算法的设计及模糊车间作业调度问题的研究 | 第44-66页 |
| ·遗传算法的设计步骤 | 第44页 |
| ·编码与解码 | 第44-51页 |
| ·适应度函数的设计 | 第51-53页 |
| ·适应度函数 | 第51页 |
| ·适应度函数的设计需满足的条件 | 第51页 |
| ·几种常见的适应度函数 | 第51-52页 |
| ·适应度函数的尺度变换 | 第52-53页 |
| ·算法参数的确定 | 第53-54页 |
| ·遗传操作 | 第54-59页 |
| ·算法终止条件 | 第59页 |
| ·算法总体结构 | 第59-61页 |
| ·模糊车间作业调度问题目标函数的设计 | 第61-66页 |
| 5 仿真结果 | 第66-75页 |
| ·程序设计思想及伪代码 | 第66-69页 |
| ·仿真结果 | 第69-75页 |
| 6 结论与展望 | 第75-77页 |
| ·结论 | 第75页 |
| ·展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第82页 |
