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基于混合进化算法的若干调度问题研究

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基于混合进化算法的若干调度问题研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-13页
图目录第13-15页
表目录第15-17页
主要符号表第17-18页
第一章 绪论第18-29页
  · 研究背景及意义第18-19页
  · 调度问题的描述与分类第19-21页
  · 国内外研究现状以及发展方向第21-23页
  · 本文的主要研究工作第23-25页
  · 本文的组织结构第25-29页
第二章 调度问题的求解方法第29-35页
  · 基于数学规划第29-30页
  · 基于启发式第30-31页
  · 基于系统仿真第31页
  · 基于人工智能优化第31-34页
  · 本章小结第34-35页
第三章 作业随机性对基于时间的调度规则的失效风险评估第35-44页
  · 作业随机性对调度影响的研究意义及研究现状第35-36页
  · 作业的调度规则失效率分析第36-38页
  · 调度规则失效率敏感性分析第38-40页
  · 多项作业调度的规则失效率计算模型第40-42页
  · 本章小结第42-44页
第四章 基于粒子群和遗传算法的生产调度算法第44-63页
  · 引言第44-45页
  · 混合遗传算法在置换流水车间调度问题中的应用第45-50页
    · 置换流水车间调度问题(PFSP)第45-46页
    · 基于粒子群的初始化算法第46-47页
    · 适值函数与遗传操作第47-48页
    · 算法伪代码第48-49页
    · 算法时间和空间复杂度分析第49-50页
  · 流水车间调度问题的实验分析第50-55页
  · 混合遗传算法在车间调度问题中的应用第55-59页
    · 车间调度问题(JSP)第55页
    · 编码第55-57页
    · 基于粒子群的初始化算法第57页
    · 适值函数与遗传操作第57-58页
    · 算法流程图第58-59页
  · 车间调度问题的实验分析第59-61页
  · 本章小结第61-63页
第五章 基于混沌粒子群和遗传算法的柔性车间调度算法第63-74页
  · 引言第63页
  · 柔性车间调度问题描述第63-64页
  · 一种柔性车间调度的混合算法第64-72页
    · 编码第64-65页
    · 一种考虑次序约束的 Kacem 分派规则的改进第65-69页
    · 基于 Logistic 映射的混沌粒子群算法第69-70页
    · 遗传操作第70-71页
    · 算法流程图第71-72页
  · 实验结果第72-73页
  · 本章小节第73-74页
第六章 具有学习效应的人工柔性作业调度问题研究第74-88页
  · 人工作业系统调度的特点与困境第74-75页
  · 学习效应与学习曲线第75-77页
    · 学习曲线的起源及其应用第75-76页
    · Wright 的学习曲线第76页
    · 学习曲线及相关调度问题的研究进展第76-77页
  · 具有学习效应的人工作业系统调度模型第77-79页
    · 人工作业系统中学习效应的重要性第77页
    · 一种降低问题规模的方法及其分析第77-78页
    · 问题的构成与假设第78-79页
    · 基于工序分类的扩展学习效应第79页
  · 具有学习效应的人工作业系统的调度算法第79-84页
  · 实验结果分析第84-86页
  · 本章小节和展望第86-88页
第七章 基于改进的分散搜索和类电磁机制的资源受限项目调度算法第88-120页
  · 资源受限的项目调度问题第88-91页
  · 资源受限项目调度问题的研究现状与分析第91-93页
  · 一种改进的分散搜索算法第93-99页
    · 分散搜索(SS)算法及其分析第93-95页
    · 扩展的分散搜索第95-96页
    · 一种改进的分散搜索算法第96-99页
  · 类电磁机制算法的改进第99-103页
    · 类电磁机制(EM)算法第99-101页
    · RCPSP 中的 EM 简化算法的改进第101-102页
    · EM 力的改进第102-103页
  · 基于改进的分散搜索和类电磁机制的资源受限项目调度算法第103-108页
    · 调度生成方案与编码第104-107页
    · 正向-逆向调度的方法第107-108页
    · 算法伪代码第108页
  · 实验结果分析第108-118页
    · 参数设置第109-110页
    · 分散搜索的扩展效果对比第110-111页
    · RefCnt 与 CreateTime 机制的比较第111-112页
    · EM 力不同表达形式的对比第112-114页
    · 总的实验结果第114-116页
    · 与当前优秀算法的对比第116-118页
  · 本章小结第118-120页
结论与展望第120-122页
参考文献第122-130页
攻读博士学位期间取得的研究成果第130-132页
致谢第132-133页
附件第133页

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