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基于改进遗传算法的柔性作业车间调度问题研究

摘要第5-7页
abstract第7-9页
第1章 绪论第17-20页
    1.1 课题来源及研究背景第17页
        1.1.1 课题来源第17页
        1.1.2 研究背景第17页
    1.2 柔性作业车间调度国内外研究现状第17-18页
        1.2.1 国内外研究现状第17-18页
        1.2.2 存在的问题第18页
    1.3 研究意义及研究内容第18-19页
        1.3.1 研究意义第18-19页
        1.3.2 研究内容第19页
    1.4 本章小结第19-20页
第2章 单目标柔性作业车间柔性作业车间调度研究第20-32页
    2.1 引言第20页
    2.2 单目标柔性作业车间调度模型第20-22页
    2.3 改进的多种群遗传算法第22-24页
    2.4 多种群遗传算法设计第24-28页
        2.4.1 编码第24页
        2.4.2 解码第24-25页
        2.4.3 交叉操作第25-26页
        2.4.4 变异操作第26-27页
        2.4.5 定向进化第27-28页
        2.4.6 淘汰复活机制第28页
    2.5 实验结果与分析第28-31页
        2.5.1实验1第28-30页
        2.5.2实验2第30-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第3章 基于改进遗传算法的作业车间与AGV混合调度研究第32-43页
    3.1 引言第32页
    3.2 混合调度模型第32-34页
        3.2.1 FJSP的约束条件第32页
        3.2.2 AGV小车的调度的约束条件第32-33页
        3.2.3 混合调度的约束条件第33页
        3.2.4 混合调度的数学模型第33-34页
    3.3 改进遗传算法流程第34-36页
    3.4 改进遗传算法的设计方案第36-40页
        3.4.1 编码与解码第36-38页
        3.4.2 选择操作第38页
        3.4.3 改进的交叉和变异概率公式第38-39页
        3.4.4 适应度第39-40页
    3.5 实验结果与分析第40-42页
    3.6 本章小结第42-43页
第4章 基于改进遗传算法的多目标柔性作业车间调度研究第43-55页
    4.1 引言第43页
    4.2 多目标的FJSP调度模型的建立第43-45页
        4.2.1 各机器的耗电量的数学模型第43-44页
        4.2.2 工人操作机器舒适度的数学模型第44页
        4.2.3 权重比计算公式第44-45页
    4.3 改进遗传算法的流程第45-46页
    4.4 改进遗传算法的设计方案第46-48页
    4.5 试验与分析第48-54页
        4.5.1实验1第49页
        4.5.2实验2第49-51页
        4.5.3实验3第51-54页
    4.6 本章小结第54-55页
第5章 基于可变重调度区间的柔性作业车间动态调度策略第55-74页
    5.1 引言第55页
    5.2 对动态事件的描述第55-56页
    5.3 动态柔性作业车间调度模型第56-58页
        5.3.1 相关数学符号第56-57页
        5.3.2 柔性作业车间调度模型第57-58页
    5.4 基于可变重调度区间动态重调度策略第58-61页
    5.5 改进的遗传算法设计方案第61-63页
    5.6 实验与结果分析第63-73页
        5.6.1 实验一第63-67页
        5.6.2 实验二第67-73页
    5.7 本章小结第73-74页
第6章 车间调度的程序实现第74-82页
    6.1 引言第74页
    6.2 软件结构第74页
    6.3 登陆界面第74-76页
    6.4 柔性作业车间调度系统第76-78页
    6.5 车间调度模块第78-81页
        6.5.1 单目标FJSP模块第78-79页
        6.5.2 多目标FJSP模块第79-80页
        6.5.3 动态FJSP模块第80-81页
    6.6 本章小结第81-82页
第7章 总结与展望第82-83页
    7.1 总结第82页
    7.2 展望第82-83页
参考文献第83-89页
硕士学习期间获得的科研成果第89-93页
致谢第93-94页

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