基于快速非支配排序遗传算法的多目标流水车间调度研究



基于快速非支配排序遗传算法的多目标流水车间调度研究

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基于快速非支配排序遗传算法的多目标流水车间调度研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-18页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 车间调度概述	第12-15页
1.2.1 车间调度问题的研究现状	第12-13页
1.2.2 多目标调度及能耗优化研究现状	第13-14页
1.2.3 带调整时间的车间调度研究现状	第14-15页
1.3 调度问题的求解方法	第15-17页
1.3.1 精确求解方法	第15页
1.3.2 启发式求解方法	第15-16页
1.3.3 人工智能方法	第16-17页
1.4 本章小结	第17-18页
第二章多目标优化问题	第18-30页
2.1 多目标优化问题描述	第18-19页
2.2 多目标优化问题求解方法	第19-21页
2.3 遗传算法概述	第21-24页
2.3.1 遗传算法基本概念	第21页
2.3.2 基本操作和流程	第21-24页
2.4 非支配排序遗传算法	第24-25页
2.5 NSGA-II算法概述	第25-28页
2.5.1 NSGA算法的改进	第25页
2.5.2 快速非支配排序	第25页
2.5.3 拥挤度计算	第25-26页
2.5.4 拥挤度比较算子	第26-27页
2.5.5 NSGA-II算法流程	第27-28页
2.6 多目标优化算法评判指标	第28-29页
2.7 本章小结	第29-30页
第三章多目标混合流水车间调度建模与求解	第30-52页
3.1 混合流水车间调度问题	第30页
3.2 多目标混合流水车间调度模型	第30-34页
3.3 NSGA-II算法中遗传操作的设计	第34-36页
3.3.1 编码与解码	第34-35页
3.3.2 种群初始化	第35页
3.3.3 选择操作	第35页
3.3.4 交叉操作	第35-36页
3.3.5 变异操作	第36页
3.4 NSGA-II算法改进	第36-38页
3.5 多目标决策机制	第38-41页
3.5.1 AHP层次结构	第38-39页
3.5.2 指标权重的确定	第39-40页
3.5.3 模糊评判	第40-41页
3.6 实验结果分析	第41-51页
3.6.1 模型节能效果分析	第41-44页
3.6.2 NSGA-II算法改进前后效果对比	第44-49页
3.6.3 改进算法求解三个目标实验	第49-51页
3.7 本章小结	第51-52页
第四章调整时间与序列相关的多目标流水车间调度	第52-71页
4.1 调整时间与序列相关的流水车间调度问题	第52-53页
4.2 调整时间与序列相关的流水车间调度模型	第53-55页
4.3 基于启发式规则的遗传算法	第55-59页
4.3.1 LST-GA算法	第56-57页
4.3.2 LSE-GA算法	第57-59页
4.4 实验结果分析	第59-70页
4.4.1 基于启发式规则的算法实验	第59-64页
4.4.2 调整时间与序列相关的多目标流水车间调度实验	第64-70页
4.5 本章小结	第70-71页
总结展望	第71-72页
参考文献	第72-77页
附录	第77-81页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第81-82页
致谢	第82-83页
附件	第83页

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