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萤火虫优化算法及其在流水线调度问题中的应用研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 群智能算法的国内外研究现状第12-13页
        1.2.2 萤火虫算法的国内外研究现状第13页
        1.2.3 车间调度问题的国内外研究现状第13-15页
    1.3 本文的主要研究内容第15-17页
        1.3.1 研究内容第15页
        1.3.2 主要特色与创新点第15页
        1.3.3 组织结构第15-17页
第2章 车间调度问题简介及其现有求解算法分析第17-25页
    2.1 车间调度问题简介第17-19页
        2.1.1 车间调度问题的描述第17页
        2.1.2 流水车间调度第17-18页
        2.1.3 作业车间调度第18-19页
        2.1.4 车间调度问题的特点第19页
    2.2 车间调度问题的现有求解算法分析第19-24页
        2.2.1 精确算法第19-20页
        2.2.2 传统启发式算法第20-22页
        2.2.3 智能优化算法第22-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第3章 萤火虫优化算法及其改进第25-48页
    3.1 标准萤火虫优化算法研究与实现第25-30页
        3.1.1 寻优思想概述第25页
        3.1.2 相关变量的定义第25-26页
        3.1.3 GSO算法的四个阶段第26-28页
        3.1.4 算法实现第28-30页
    3.2 自适应搜索的AGSO算法第30-33页
        3.2.1 标准GSO优点第30页
        3.2.2 标准GSO缺点第30-31页
        3.2.3 改进描述第31-32页
        3.2.4 AGSO实现描述第32-33页
    3.3 AGSO算法实验第33-39页
        3.3.1 实验环境以及公共参数设置第33页
        3.3.2 全局寻优实验第33-39页
        3.3.3 AGSO算法总结第39页
    3.4 模拟退火算法第39-43页
        3.4.1 SA算法的要素构成第40-41页
        3.4.2 SA算法的实现流程第41-43页
    3.5 基于捕食搜索策略的萤火虫和模拟退火混合优化算法第43-46页
        3.5.1 捕食搜索策略概述第43页
        3.5.2 SAGSO算法第43-44页
        3.5.3 高维多模函数优化实验第44-46页
    3.6 本章小结第46-48页
第4章 改进离散萤火虫优化算法求解PFSP问题第48-66页
    4.1 置换流水线调度问题数学模型第48-50页
    4.2 改进的DGSO算法设计第50-57页
        4.2.1 PFSP问题编码方式第50-51页
        4.2.2 NEH初始化第51-52页
        4.2.3 个体距离计算方式第52-53页
        4.2.4 位置更新策略第53-55页
        4.2.5 DGSO算法流程第55-57页
    4.3 仿真实验及其结果分析第57-65页
        4.3.1 仿真环境和参数设定第57页
        4.3.2 Car算例仿真结果分析第57-62页
        4.3.3 Taillard问题仿真结果分析第62-65页
    4.4 本章小结第65-66页
第5章 流水线调度系统设计与实现第66-74页
    5.1 系统需求及关键技术第66-69页
        5.1.1 系统需求第66-67页
        5.1.2 关键技术选择第67-69页
        5.1.3 数据库表的设计第69页
    5.2 流水线调度系统主要功能展示第69-73页
        5.2.1 系统整体框架第69-70页
        5.2.2 软件系统成果展示第70-73页
    5.3 本章小结第73-74页
第6章 论文总结与未来展望第74-76页
    6.1 研究工作总结第74-75页
    6.2 未来工作展望第75-76页
参考文献第76-79页
附录第79-83页
致谢第83-84页
攻读硕士期间发表的论文和参加的科研项目第84页

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