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基于混合遗传算法的作业车间多目标优化调度及系统开发研究

摘要第1-8页
Abstract第8-11页
目录第11-15页
第一章 绪论第15-19页
   ·研究背景及意义第15-16页
   ·研究内容第16-17页
   ·研究目标第17页
   ·研究创新点第17-18页
   ·论文的组织结构第18-19页
第二章 生产决策及车间调度研究现状第19-35页
   ·作业车间调度第19-22页
     ·作业车间调度问题的含义第19页
     ·作业车间调度问题的描述第19-20页
     ·作业车间调度问题的特点第20页
     ·作业车间调度问题的分类第20-22页
     ·作业车间调度问题的建模方法第22页
   ·Petri网定义第22-25页
     ·Perti网基本性质第23-25页
   ·双资源作业车间调度第25-27页
   ·求解作业车间调度问题的方法第27-30页
     ·基于运筹学的方法第27-28页
     ·启发式调度方法第28页
     ·基于仿真的方法第28页
     ·基于人工智能的方法第28-30页
   ·作业车间多目标优化调度第30-34页
     ·作业车间多目标优化调度现状第30-31页
     ·作业车间多目标优化调度的优化方法第31-33页
     ·多目标作业车间优化调度存在问题第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第三章 作业车间调度Petri网模型第35-56页
   ·Petri网基本理论第35-41页
     ·Petri网的定义和图形表示第35-37页
     ·Petri网的主要行为特征第37-39页
     ·不变量分析第39-41页
   ·面向对象的Petri网模型第41-54页
     ·面向对象方法学的基本理论第42-44页
     ·面向对象Petri网第44-54页
   ·Petri网模型的应用第54-55页
   ·本章小结第55-56页
第四章 多目标混合遗传算法设计第56-81页
   ·问题重述第56页
   ·多目标优化问题第56-57页
     ·多目标优化基本概念第56-57页
     ·问题的结构及特性第57页
   ·遗传算法理论分析第57-62页
     ·遗传算法基本原理第58-59页
     ·遗传算法基本流程第59-60页
     ·遗传算法关键参数和操作设计第60-62页
   ·遗传多目标优化第62-67页
     ·遗传搜索的特征第64页
     ·基于Pareto解的排序策略第64-65页
     ·基于偏好的随机权重排序策略第65-67页
   ·混合遗传算法的设计第67-73页
   ·调度模型构建第73-74页
   ·实证分析第74-80页
   ·本章小结第80-81页
第五章 作业车间多目标调度优化第81-94页
   ·多目标决策理论简介第81-82页
   ·层次分析方法第82-84页
   ·作业车间双目标调度优化第84-90页
     ·双目标调度模型构建第84-86页
     ·双目标车间调度实证分析第86-90页
   ·作业车间多目标调度优化第90-93页
     ·多目标调度模型构建第90-91页
     ·多目标车间调度实证分析第91-93页
   ·本章小结第93-94页
第六章 生产决策支持系统的开发第94-111页
   ·生产决策支持系统概述第94-95页
     ·系统开发背景第94-95页
     ·系统开发目标第95页
   ·生产决策支持系统分析第95-100页
     ·系统总体框架第95-97页
     ·系统流程分析第97-100页
   ·生产决策支持系统设计第100-102页
     ·系统总体结构设计第100-101页
     ·模型库设计第101页
     ·数据库设计第101-102页
   ·生产决策支持系统实现第102-110页
     ·系统开发环境第102页
     ·系统功能模块第102-103页
     ·系统界面设计第103-110页
   ·本章小结第110-111页
结论第111-113页
参考文献第113-117页
攻读学位期间发表的学术论文第117-118页
致谢第118页

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