云制造资源模糊分类与智能优选研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 云制造研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 云制造资源分类研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 云方案智能优选研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 云制造环境下制造资源模糊分类建模 | 第14-21页 |
| 2.1 模糊聚类算法 | 第14-16页 |
| 2.1.1 模糊c-均值聚类算法原理 | 第14-15页 |
| 2.1.2 模糊c-均值聚类算法步骤及流程 | 第15-16页 |
| 2.2 制造资源模糊分类问题描述 | 第16-18页 |
| 2.2.1 云制造资源概述 | 第16页 |
| 2.2.2 云制造资源特点 | 第16页 |
| 2.2.3 云制造资源分类 | 第16-18页 |
| 2.3 制造资源模糊分类建模 | 第18-20页 |
| 2.3.1 制造资源特征属性 | 第18页 |
| 2.3.2 基于模糊聚类算法的制造资源建模 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 云制造环境下制造资源模糊分类仿真 | 第21-28页 |
| 3.1 遗传模拟退火混合算法 | 第21-22页 |
| 3.1.1 遗传算法 | 第21页 |
| 3.1.2 模拟退火算法 | 第21页 |
| 3.1.3 遗传模拟退火混合算法 | 第21-22页 |
| 3.2 基于遗传模拟退火算法的制造资源模糊分类 | 第22-24页 |
| 3.2.1 内层循环 | 第22-23页 |
| 3.2.2 外层循环 | 第23-24页 |
| 3.3 仿真实例分析 | 第24-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 云方案智能优选建模 | 第28-35页 |
| 4.1 云方案智能优选问题描述 | 第28-29页 |
| 4.2 云方案智能优选数学模型 | 第29-32页 |
| 4.2.1 生产成本目标函数 | 第30页 |
| 4.2.2 生产时间目标函数 | 第30-31页 |
| 4.2.3 加工质量目标函数 | 第31页 |
| 4.2.4 其它评价指标函数 | 第31-32页 |
| 4.3 云方案优选评价指标 | 第32-34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 云方案智能优选仿真 | 第35-58页 |
| 5.1 细菌觅食优化算法 | 第35-37页 |
| 5.1.1 细菌觅食算法基本原理 | 第35-36页 |
| 5.1.2 算法流程及步骤 | 第36-37页 |
| 5.2 基于层次分析法和熵权法的权重计算 | 第37-42页 |
| 5.2.1 层次分析法和熵权法原理 | 第37-38页 |
| 5.2.2 构造递阶层次模型 | 第38页 |
| 5.2.3 构造判断矩阵 | 第38-40页 |
| 5.2.4 权重计算及修正 | 第40-42页 |
| 5.3 基于细菌觅食优化的云方案智能优选 | 第42-45页 |
| 5.3.1 编码 | 第42-43页 |
| 5.3.2 适应度函数构造 | 第43页 |
| 5.3.3 趋化操作 | 第43页 |
| 5.3.4 繁殖操作 | 第43页 |
| 5.3.5 迁徙操作 | 第43-45页 |
| 5.4 仿真实例分析 | 第45-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 结论和展望 | 第58-60页 |
| 6.1 结论 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第65页 |
