柔性作业车间调度问题优化算法研究 |
论文目录 | | | 摘要 | 第1-4页 | | Abstract | 第4-7页 | | 第一章 绪论 | 第7-18页 | | · 论文研究背景及意义 | 第7-8页 | | · 车间调度问题研究概况 | 第8-13页 | | · 车间调度问题的描述及其分类 | 第8-9页 | | · 车间调度问题的特点 | 第9-10页 | | · 车间调度问题的研究概况 | 第10页 | | · 车间调度问题的研究方法 | 第10-13页 | | · 柔性作业车间调度问题 | 第13-17页 | | · 柔性作业车间调度问题简述 | 第13页 | | · 柔性作业车间调度问题研究现状 | 第13-15页 | | · 柔性作业车间调度问题数学模型 | 第15-16页 | | · 柔性作业车间调度问题评价指标 | 第16-17页 | | · 论文的主要研究内容 | 第17-18页 | | 第二章 蜂群算法求解单目标柔性作业车间调度问题 | 第18-40页 | | · 引言 | 第18-19页 | | · 人工蜂群算法 | 第19-21页 | | · 人工蜂群算法介绍 | 第19-20页 | | · 人工蜂群算法性能分析 | 第20-21页 | | · 均衡蜂群算法 | 第21-27页 | | · 初始化方法 | 第21-22页 | | · 均衡蜂群算法改进措施 | 第22-25页 | | · 均衡蜂群算法流程 | 第25-27页 | | · 均衡蜂群算法求解单目标柔性作业车间调度问题 | 第27-34页 | | · 编码和解码 | 第27-30页 | | · 初始化方法 | 第30-32页 | | · 交叉和变异 | 第32-34页 | | · FER-ABC算法求解FJSP问题 | 第34页 | | · 实验结果与分析 | 第34-39页 | | · FER-ABC数值优化结果分析 | 第34-37页 | | · FER-ABC求解FJSP问题实验结果分析 | 第37-39页 | | · 本章小结 | 第39-40页 | | 第三章 引力搜索算法求解单目标柔性作业车间调度问题 | 第40-54页 | | · 引言 | 第40页 | | · 引力搜索算法 | 第40-45页 | | · 万有引力法则 | 第40-41页 | | · 引力搜索算法介绍 | 第41-43页 | | · 引力搜索算法性能分析 | 第43-45页 | | · 采用小生境技术的改进引力搜索算法 | 第45-47页 | | · 改进的引力搜索算法 | 第45-46页 | | · 采用小生境技术的改进GSA算法 | 第46-47页 | | · NAGSA算法求解单目标柔性作业车间调度问题 | 第47-49页 | | · 编码和解码 | 第47页 | | · 交叉和变异 | 第47-49页 | | · 基于小生境技术的引力搜索算法 | 第49页 | | · 实验结果与分析 | 第49-53页 | | · NAGSA数值优化结果分析 | 第49-51页 | | · NAGSA求解FJSP问题实验结果分析 | 第51-53页 | | · 本章小结 | 第53-54页 | | 第四章 量子粒子群优化算法求解多目标柔性作业车间调度问题 | 第54-65页 | | · 引言 | 第54页 | | · 多目标优化问题简述 | 第54-55页 | | · 基于pareto排序的量子粒子群优化算法 | 第55-58页 | | · 粒子群优化算法 | 第55页 | | · 量子粒子群优化算法 | 第55-56页 | | · 优先级定义 | 第56-57页 | | · Sigma策略 | 第57-58页 | | · QPSO在柔性作业车间调度中的应用 | 第58-60页 | | · 编码方式 | 第58-59页 | | · 种群初始化 | 第59页 | | · 交叉和变异 | 第59-60页 | | · 实验结果与分析 | 第60-64页 | | · QPSO+Sigma与QPSO+PO算法数值优化结果分析 | 第60-63页 | | · QPSO+Sigma求解FJSP问题实验结果分析 | 第63-64页 | | · 本章小结 | 第64-65页 | | 第五章 总结与展望 | 第65-67页 | | · 论文总结 | 第65页 | | · 论文展望 | 第65-67页 | | 致谢 | 第67-68页 | | 参考文献 | 第68-73页 | | 附录：攻读学位期间参加的项目和研究成果 | 第73页 |
|
|
|
| |
