磷虾群算法的优化及其在柔性车间调度问题中的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 主要工作内容 | 第13页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基本理论介绍与分析 | 第15-29页 |
| 2.1 车间调度问题 | 第15-17页 |
| 2.1.1 车间调度问题的描述 | 第15页 |
| 2.1.2 车间调度问题的分类及特点 | 第15-17页 |
| 2.1.3 车间调度问题的发展趋势 | 第17页 |
| 2.2 柔性车间调度问题 | 第17-20页 |
| 2.2.1 符号定义 | 第18页 |
| 2.2.2 FJSP描述 | 第18-20页 |
| 2.3 磷虾群算法 | 第20-28页 |
| 2.3.1 磷虾群行为描述 | 第20页 |
| 2.3.2 磷虾群算法原理 | 第20-25页 |
| 2.3.3 磷虾群算法的主要步骤 | 第25-26页 |
| 2.3.4 算法分析 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 离散磷虾群算法求解单目标柔性车间调度 | 第29-45页 |
| 3.1 问题描述及优化性能指标 | 第29-30页 |
| 3.2 算法设计 | 第30-37页 |
| 3.2.1 编码策略 | 第30-31页 |
| 3.2.2 种群初始化 | 第31-33页 |
| 3.2.3 冲突检测及调度规则 | 第33-34页 |
| 3.2.4 位置更新 | 第34-36页 |
| 3.2.5 算法流程 | 第36-37页 |
| 3.3 实例仿真和算法比较 | 第37-44页 |
| 3.3.1 实例测试 | 第37-42页 |
| 3.3.2 算法比较 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 改进磷虾群算法求解多目标柔性车间调度 | 第45-60页 |
| 4.1 精英反向学习 | 第45页 |
| 4.2 改进后的KH算法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 自适应维度的精英反向学习 | 第46页 |
| 4.2.2 精英磷虾群局部学习 | 第46-48页 |
| 4.2.3 RLKH算法流程 | 第48页 |
| 4.3 RLKH算法求解多目标FJSP问题 | 第48-51页 |
| 4.3.1 多目标问题优化方法 | 第48-49页 |
| 4.3.2 多目标FJSP描述及数学建模 | 第49-50页 |
| 4.3.3 基于工序和机器的双层编码结构 | 第50-51页 |
| 4.3.4 RLKH算法求解多目标FJSP流程 | 第51页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第51-59页 |
| 4.4.1 标准函数仿真测试 | 第51-56页 |
| 4.4.2 多目标柔性调度问题仿真分析 | 第56-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 结论 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录A (攻读学位期间发表的学术论文) | 第68页 |
