车间作业调度问题的群智能算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 问题的提出 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文研究意义 | 第9-10页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.5 论文结构 | 第11-13页 |
| 2 群智能优化算法简介 | 第13-17页 |
| 2.1 基本粒子群算法 | 第13-14页 |
| 2.1.1 基本粒子群算法原理 | 第13页 |
| 2.1.2 基本粒子群算法流程 | 第13-14页 |
| 2.2 基本人工鱼群算法 | 第14-16页 |
| 2.2.1 基本人工鱼群算法原理 | 第14-15页 |
| 2.2.2 基本人工鱼群算法流程 | 第15-16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 3 车间作业调度问题 | 第17-21页 |
| 3.1 车间作业调度问题的模型 | 第17-18页 |
| 3.2 车间作业调度问题的特点 | 第18-19页 |
| 3.3 编码方式及适应度计算 | 第19-20页 |
| 3.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 4 求解车间作业调度问题的粒子群算法 | 第21-23页 |
| 4.1 粒子编码方式 | 第21页 |
| 4.2 环形粒子群算法 | 第21-22页 |
| 4.3 变异 | 第22页 |
| 4.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 5 求解车间作业调度问题的人工鱼群算法 | 第23-37页 |
| 5.1 求解组合优化问题时的一些符号和术语定义 | 第23页 |
| 5.2 人工鱼四种行为的具体实现 | 第23-25页 |
| 5.3 操作插队 | 第25-28页 |
| 5.4 邻域搜索 | 第28-31页 |
| 5.4.1 关键路径上的邻域结构 | 第28-30页 |
| 5.4.2 邻域搜索的方法及影响 | 第30-31页 |
| 5.5 生命周期和挣扎模式 | 第31-33页 |
| 5.5.1 挣扎模式的原理 | 第31-32页 |
| 5.5.2 生命周期和挣扎模式对鱼群算法的影响 | 第32页 |
| 5.5.3 基于生命周期的随机行为 | 第32-33页 |
| 5.6 本文中改进人工鱼群算法的搜索策略示意图 | 第33-35页 |
| 5.7 本章小结 | 第35-37页 |
| 6 实验仿真 | 第37-45页 |
| 6.1 改进方案性能测试 | 第37-40页 |
| 6.2 实例仿真 | 第40-41页 |
| 6.3 标准算例仿真 | 第41-43页 |
| 6.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 7 结束语 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-50页 |
