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生产作业调度问题的软计算方法研究
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生产作业调度问题的软计算方法研究
论文目录
 
第一章 绪论第14-23 页
　　· 研究背景及意义第14-16 页
　　　　· 课题来源第14 页
　　　　· 研究背景第14-15 页
　　　　· 研究意义第15-16 页
　　· 相关领域的国内外研究概况第16-21 页
　　　　· 生产作业调度问题第16-17 页
　　　　· 生产作业调度问题的算法研究第17-21 页
　　· 本文研究的主要内容第21-23 页
第二章 生产作业调度问题的理论与方法第23-43 页
　　· 引言第23 页
　　· 生产作业调度问题概述第23-29 页
　　　　· 生产作业调度问题的特点第23-25 页
　　　　· 生产作业调度问题的目标第25 页
　　　　· 生产作业调度问题的类型第25-27 页
　　　　· 流水作业调度问题的一般描述第27-29 页
　　· 流水作业调度问题的启发式方法第29-33 页
　　　　· Palmer启发式方法第29-30 页
　　　　· Gupta启发式算法第30 页
　　　　· CDS启发式算法第30 页
　　　　· RA启发式算法第30-31 页
　　　　· 关键工件法第31 页
　　　　· NEH启发式算法第31-32 页
　　　　· Rajendran算法第32 页
　　　　· Insertion Method算法第32 页
　　　　· SL算法第32-33 页
　　· 生产作业调度问题的模拟退火方法第33-35 页
　　· 生产作业调度问题的遗传算法第35-42 页
　　　　· 遗传算法产生与发展第35-36 页
　　　　· 遗传算法求解调度问题的一般过程第36-40 页
　　　　· 遗传算法的应用研究现状第40-42 页
　　· 本章小结第42-43 页
第三章 Flow Shop调度问题的模拟进化法第43-59 页
　　· 遗传算法的优势第43-45 页
　　　　· 遗传算法与普通搜索算法的比较第43 页
　　　　· 遗传算法的优势第43-45 页
　　· 遗传算法的基本理论第45-49 页
　　　　· 模式理论第45-48 页
　　　　· 基因块假设第48 页
　　　　· 欺骗问题第48-49 页
　　　　· 收敛性分析第49 页
　　· Flow Shop调度问题的遗传算法第49-53 页
　　· 用基于启发式规则的有序遗传算法求解Flow Shop调度问题第53-55 页
　　· 计算机模拟第55-57 页
　　· 本章小结第57-59 页
第四章 一类Flow Shop调度问题的混合遗传算法第59-70 页
　　· 序言第59 页
　　· 平行顺序移动方式下Flow Shop调度问题的数学描述第59-61 页
　　· 混合遗传算法的设计策略第61-65 页
　　　　· 混合算法的结构形式第61-62 页
　　　　· 混合遗传算法的优化策略与流程第62-65 页
　　· 求解Flow Shop排序问题的混合遗传算法的实现第65-67 页
　　　　· 初始种群的构成与种群规模N的确定第65 页
　　　　· 适应值函数第65 页
　　　　· 杂交算子及父代个体的选择第65-66 页
　　　　· 模拟退火过程第66-67 页
　　· 计算机模拟结果第67-68 页
　　· 本章小结第68-70 页
第五章 带模糊交货期的流水生产调度问题研究第70-76 页
　　· 序言第70 页
　　· 带交货期的流水生产调度问题描述第70-71 页
　　· 隶属函数与交货期的模糊化第71-73 页
　　· 基于遗传算法的计算机模拟系统设计第73-74 页
　　· 模拟计算第74-75 页
　　· 本章小结第75-76 页
第六章 成组生产计划与调度的集成模型及优化第76-85 页
　　· 引言第76-77 页
　　· 成组生产计划与调度的集成模型第77-79 页
　　· 两层次遗传优化方法第79-83 页
　　· 实例计算第83-84 页
　　· 本章小结第84-85 页
第七章 生产作业调度问题的软计算系统第85-93 页
　　· 引言第85-86 页
　　· 基于遗传算法的智能优化调度系统及其体系结构第86-89 页
　　　　· 遗传算法与专家系统第86-87 页
　　　　· 系统结构第87-89 页
　　· 系统的工作机制第89-92 页
　　　　· 遗传优化第89-91 页
　　　　· 决策支持第91-92 页
　　· 本章小结第92-93 页
结论与展望第93-96 页
致谢第96-97 页
参考文献第97-105 页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果第105-106 页

本篇论文共106页，点击这进入下载页面。
 
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