武汉理工大学博士学位论文调度问题中的粒子群优化方法及其应用研究

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毕业论文范文题目： 武汉理工大学博士学位论文调度问题中的粒子群优化方法及其应用研究，论文范文关键词： 武汉理工大学博士学位论文调度问题中的粒子群优化方法及其应用研究
武汉理工大学博士学位论文调度问题中的粒子群优化方法及其应用研究毕业论文范文介绍开始：
　　武汉理工大学博士学位论文调度问题中的粒子群优化方法及其应用研究,180页。
　　目录
　　文摘
　　英文文摘
　　独创性声明及关于论文使用授权的说明
　　第1章绪论
　　第2章粒子群算法与进化策略算法的优化性能比较分析
　　2.1群智能(Swarm Intelligence)
　　2.2粒子群算法的设计步骤和算法流程
　　2.3粒子群算法与其他进化算法的比较
　　2.4粒子群算法和进化策略算法的优化性能比较
　　2.5本章小结
　　第3章求解调度问题的粒子表示方法
　　第4章求解置换Flow Shop调度的混合粒子群算法及其应用
　　4.1置换Flow Shop调度问题描述
　　4.2求解置换Flow Shop问题的启发式方法
　　4.3求解置换Flow Shop问题的粒子群算法
　　4.4 PSO算法中的局部搜索方法
　　4.5混合粒子群算法的步骤和流程图
　　4.6计算结果
　　4.7三种不同局部搜索方法的性能分析
　　4.8基于PSO的物流自动化仓库拣选作业调度优化
　　4.9本章小结
　　第5章置换Flow Shop调度的粒子群算法参数分析
　　第6章求解Job Shop调度的粒子群算法
　　第7章求解并行机调度的粒子群算法及其应用
　　第8章基于粒子群算法的港口设备配置仿真优化
　　第9章总结与展望
　　参考文献
　　致谢
　　攻读博士学位期间发表论文及科研情况
　　摘要
　　生产调度是对生产过程进行作业计划，在生产制造、交通运输、物流等系
　　统中起着重要的作用。有效的生产调度方法，可以大大提高生产效益和生产资
　　源的利用率。生产调度的核心问题是模型和算法，其中有效的调度算法是生产
　　调度问题的重要研究内容。粒子群算法是一种基于群智能的进化类算法，也是
　　一种模拟鸟群觅食的仿生算法，具有显式的计算模型，操作和实施简单。本文
　　针对粒子群优化方法在生产调度和港口设备配置中的应用展开研究，主要研究
　　内容和成果如下。
　　(1)对进化策略算法和粒子群算法的优化性能进行了比较分析，通过对单峰
　　函数 (二维和多维问题)和多峰函数的试验说明，粒子群算法在优化效
　　率、计算时间及受种群数量、初始种群等参数的影响方面均要好于进化
　　策略算法。
　　(2) 提出了求解调度问题的一般粒子群算法流程，指出了设计粒子表示方法
　　所需要解决的关键问题。提出了求解不同调度问题的三种粒子表示方法，
　　即基于 P PS 的粒子表示方法、基于PPR的粒子表示方法和基于PPS- PPR
　　的混合粒子表示方法，指出了三种不同粒子表示方法与调度解空间的映
　　射关系和粒子解码方法。
　　(3)将三种不同的粒子表示方法分别用于求解置换Flow Shop调度、Job Shop
　　调度和并行机调度等问题，提出了求解三类调度问题的粒子群算法步骤，
　　通过大量的实验计算说明粒子群算法能够有效地求解三类调度问题。提
　　出了求解柔性 JobS hop调度问题的粒子群优化方法，通过计算说明，在
　　求解柔性 J ob S hop调度问题时，粒子群算法的优化性能好于遗传算法和
　　启发式方法。
　　(4) 指出了求解置换Flow Shop调度问题时粒子的邻域结构及其与调度解的
　　映射关系，提出了基于邻域操作的局部搜索方法在粒子群算法中的实现
　　过程。提出了基于互换操作、插入操作和逆序操作等三种基于邻域搜索
　　的不同局部搜索方法及其操作方法。通过计算说明局部搜索方法的使用
　　能够较好地改善粒子群算法的优化性能，并且基于局部搜索的混合粒子
　　群算法的优化性能好于遗传算法和NEH启发式方法。
　　万方数据......

以上为本篇毕业论文范文 武汉理工大学博士学位论文调度问题中的粒子群优化方法及其应用研究的介绍部分。

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