摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
绪论 | 第11-13页 |
一、论文的研究背景 | 第11页 |
二、论文的意义及主要研究内容 | 第11-13页 |
第一章 车间调度问题研究 | 第13-21页 |
·车间调度问题概述 | 第13-16页 |
·车间调度问题的模型描述 | 第13-15页 |
·车间调度问题的特点 | 第15-16页 |
·车间调度问题的分类 | 第16页 |
·车间调度问题的研究方法 | 第16-18页 |
·车间调度研究现状及存在的问题 | 第18-20页 |
·研究现状 | 第18-20页 |
·存在的问题 | 第20页 |
本章小结 | 第20-21页 |
第二章 遗传算法理论研究 | 第21-27页 |
·引言 | 第21页 |
·遗传算法概述 | 第21-22页 |
·遗传算法发展历史及现状 | 第21-22页 |
·遗传算法基本思想及特点 | 第22页 |
·遗传算法基本操作步骤 | 第22-24页 |
·遗传算法流程 | 第24-26页 |
本章小结 | 第26-27页 |
第三章 改进的自适应遗传算法研究 | 第27-37页 |
·引言 | 第27页 |
·自适应遗传算法 | 第27-28页 |
·自适应遗传算法概述 | 第27-28页 |
·自适应遗传算法的优缺点 | 第28页 |
·人工鱼群算法 | 第28-30页 |
·人工鱼群算法概述 | 第28-29页 |
·人工鱼群算法的优缺点 | 第29-30页 |
·改进的自适应遗传算法 | 第30-34页 |
·自适应遗传算法与人工鱼群算法相结台 | 第30-31页 |
·局部收敛指数 | 第31-33页 |
·调整变异概率 | 第33-34页 |
·改进算法设计 | 第34-35页 |
·改进算法流程 | 第35-36页 |
本章小结 | 第36-37页 |
第四章 改进的自适应遗传算法求解Job-Shop问题 | 第37-43页 |
·引言 | 第37页 |
·问题定义 | 第37-38页 |
·Job-Shop问题的变量说明 | 第37页 |
·Job-Shop问题的目标函数 | 第37-38页 |
·使用改进算法求解Job-Shop问题 | 第38-40页 |
·编码与解码方式 | 第38-39页 |
·适应度函数 | 第39页 |
·遗传算子 | 第39-40页 |
·自适应遗传算法与人工鱼群算法动态融合 | 第40页 |
·仿真实验 | 第40-42页 |
本章小结 | 第42-43页 |
第五章 Job-Shop调度模拟系统的设计与实现 | 第43-55页 |
·引言 | 第43页 |
·Job-Shop调度模拟系统概述 | 第43-44页 |
·系统的需求分析 | 第43页 |
·系统的开发环境 | 第43-44页 |
·系统的总体设计 | 第44-46页 |
·总体设计概述 | 第44页 |
·总体功能模块图 | 第44-45页 |
·系统的业务处理流程 | 第45-46页 |
·系统的详细设计 | 第46-48页 |
·系统管理模块设计 | 第46-47页 |
·基础数据管理模块设计 | 第47页 |
·实际车间调度管理模块设计 | 第47-48页 |
·系统的数据库设计 | 第48-50页 |
·模拟系统实例展示 | 第50-54页 |
本章小结 | 第54-55页 |
结论 | 第55-56页 |
参考文献 | 第56-60页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
致谢 | 第61页 |