基于混合自适应蚁群算法的大规模定制产品配置方案研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·大规模定制概述 | 第11-12页 |
| ·面向大规模定制生产模式的产品配置方案 | 第12-13页 |
| ·产品配置求解算法的研究 | 第13-16页 |
| ·论文总体结构与框架 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 大规模定制下的产品配置 | 第18-26页 |
| ·研究现状分析 | 第18-19页 |
| ·产品配置求解算法 | 第19-25页 |
| ·智能与非智能的产品配置求解方法 | 第21页 |
| ·基于启发式算法的产品配置求解方法 | 第21-23页 |
| ·基于神经网络算法的产品配置求解方法 | 第23-24页 |
| ·基于遗传算法的产品配置求解方法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 蚁群算法基本理论 | 第26-32页 |
| ·蚁群算法的理论基础 | 第26-28页 |
| ·蚁群算法的机制原理 | 第26-27页 |
| ·蚂蚁圈模型 | 第27-28页 |
| ·蚁群算法的性能分析 | 第28-31页 |
| ·信息启发式因子α和期望启发式因子β的影响 | 第29-30页 |
| ·信息素挥发系数ρ的影响 | 第30页 |
| ·蚁群遗留信息素强度T 的影响 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 产品配置的多目标优化分析 | 第32-37页 |
| ·开放式生产的模块化设计 | 第32-33页 |
| ·基于模糊综合评判的多目标权重分配 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于自适应蚁群算法的配置求解方法 | 第37-55页 |
| ·基于蚁群算法实现产品配置求解方案的原理 | 第37-38页 |
| ·产品配置可行解空间 | 第38-39页 |
| ·改进的自适应蚂蚁配置求解算法 | 第39-41页 |
| ·基于蚁群算法的多目标优化 | 第39页 |
| ·对于参数α和β的改进 | 第39-40页 |
| ·对于参数ρ的改进 | 第40-41页 |
| ·算法的步骤描述 | 第41-43页 |
| ·仿真验证 | 第43-53页 |
| ·结论及存在问题 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-58页 |
| ·研究内容总结 | 第55-56页 |
| ·研究工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间已发表的论文 | 第65-68页 |
| 附件 | 第68页 |
