改进的小生境遗传算法求解Job Shop问题

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改进的小生境遗传算法求解Job Shop问题
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
绪论第10-12页
论文研究的背景,目的意义及研究现状第10-11页
本论文的主要工作第11-12页
第一章 作业车间调度问题第12-16页
  1.1 作业车间调度问题一般描述第12-13页
  1.2 车间调度问题的数学描述及模型第13-14页
  1.3 车间调度问题的特点第14-15页
  1.4 车间调度问题的发展趋势及方向第15页
本章小结第15-16页
第二章 遗传算法的研究第16-22页
  2.1 引言第16页
  2.2 遗传算法的研究现状第16-17页
  2.3 基本遗传算法第17-18页
    2.3.1 基本遗传算法概述第17页
    2.3.2 基本遗传算法的基本流程和流程图第17-18页
  2.4 自适应遗传算法第18-20页
  2.5 小生境遗传算法第20-21页
本章小结第21-22页
第三章 基于自适应技术的隔离小生境遗传算法第22-39页
  3.1 引言第22页
  3.2 算法的融合思想第22-23页
  3.3 算法的基本步骤第23-32页
    3.3.1 编码第23页
    3.3.2 种群的初始化与隔离第23-24页
    3.3.3 确定个体评价方法第24-25页
    3.3.4 确定子群规模第25页
    3.3.5 劣种不活规则第25-26页
    3.3.6 同种互斥规则第26页
    3.3.7 自适应策略第26-29页
    3.3.8 更新策略第29页
    3.3.9 遗传算子第29-32页
  3.4 流程图第32-33页
  3.5 算法的优点第33-34页
  3.6 性能验证第34-38页
本章小结第38-39页
第四章 改进的遗传算法在车间调度中的应用第39-48页
  4.1 引言第39页
  4.2 算法设计第39-43页
    4.2.1 编码和解码第39-40页
    4.2.2 适应度函数第40-41页
    4.2.3 选择算子第41-42页
    4.2.4 交叉算子第42-43页
    4.2.5 变异算子第43页
  4.3 经典问题验证第43-47页
    4.3.1 分类第43-44页
    4.3.2 LA01(10×5)问题第44-46页
    4.3.3 FT06(6×6)问题第46-47页
本章小结第47-48页
第五章 基于改进遗传算法的车间调度管理系统的实现第48-58页
  5.1 引言第48页
  5.2 系统设计第48-50页
    5.2.1 设计思想第48-49页
    5.2.2 车间调度系统功能模块第49-50页
  5.3 开发工具第50-51页
    5.3.1 开发环境第50页
    5.3.2 系统架构第50-51页
    5.3.3 数据库设计第51页
  5.4 模拟系统运行第51-57页
木章小结第57-58页
结论第58-60页
参考文献第60-63页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第63-64页
致谢第64页

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