吊機優(yōu)化調(diào)度模型與啟發(fā)式算法

第1章 緒論
1．1 研究背景及意義
1．2 研究目標(biāo)及內(nèi)容
1．2．1 研究目標(biāo)
1．2．2 研究內(nèi)容
1．3 技術(shù)路線
1．4 主要研究成果
第2章 吊機調(diào)度問題研究綜述
2．1 引言
2．2 煉鋼-連鑄-熱軋生產(chǎn)過程中吊機調(diào)度問題簡介
2．3 港口物流過程中吊機調(diào)度問題簡介
2．4 吊機優(yōu)化調(diào)度方法綜述
2．4．1 數(shù)學(xué)規(guī)劃方法
2．4．2 基于仿真的方法
2．4．3 人工智能方法
2．4．4 混合優(yōu)化算法
2．5 相關(guān)優(yōu)化理論及方法
2．5 ．I Memetic算法
2．5．2 化學(xué)反應(yīng)算法
2．5．3 NSGA-Ⅱ算法
2．6 相關(guān)仿真理論及方法
2．6．1 Multi-Agent理論與方法
2．6．2 離散事件動態(tài)仿真
2．7 本章小結(jié)
第3章 煉鋼-連鑄過程吊機調(diào)度問題及基于仿真的Memetic算法
3．1 引言
3．2 煉鋼-連鑄生產(chǎn)過程吊機調(diào)度問題數(shù)學(xué)建模
3．2．1 問題描述
3．2．2 數(shù)學(xué)模型
3．3 基于Multi-Agent的煉鋼-連鑄仿真系統(tǒng)建模
3．3．1 基于Multi-Agent的煉鋼-連鑄生產(chǎn)過程仿真系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
3．3．2 Agent建模
3．3．3 基于Multi-Agent的煉鋼一連鑄生產(chǎn)過程仿真流程
3．4 基于仿真的Memetic算法
3．4．1 算法流程
3．4．2 個體編碼
3．4．3 仿真解碼
3．4．4 初始種群的產(chǎn)生
3．4．5 交叉算子
3．4．6 局域搜索算子
3．5 實驗設(shè)計及結(jié)果分析
3．5．1 算例設(shè)計
3．5．2 對比算法
3．5．3 算法對比分析
3．6 本章小結(jié)
第4章 板坯庫吊機調(diào)度問題及基于仿真的Memetic算法
4．1 引言
4．2 板坯庫吊機調(diào)度問題數(shù)學(xué)建模
4．2．1 問題描述
4．2．2 數(shù)學(xué)模型
4．3 基于仿真的Memetic算法
4．3．1 個體編碼
4．3．2 仿真解碼
4．3．3 初始種群的產(chǎn)生
4．3．4 交叉算子
4．3．5 變異算子
4．3．6 局域搜索算子
4．4 實驗設(shè)計及結(jié)果分析
4．4．1 算例設(shè)計
4．4．2 對比算法
4．4．3 算法對比分析
4．5 本章小結(jié)
第5章 集裝箱港口岸橋調(diào)度問題及化學(xué)反應(yīng)算法
5．1 引言
5．2 岸橋調(diào)度問題數(shù)學(xué)建模
5．2．1 問題描述
5．2．2 數(shù)學(xué)模型
5．3 基于Multi-Agent的港口物流仿真系統(tǒng)建模
5．3．1 基于Multi-Agent的港口物流仿真系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
5．3．2 基于Multi-Agent的港口物流仿真流程
5．4 雙鏈分子結(jié)構(gòu)化學(xué)反應(yīng)算法
5．4．1 分子編碼
5．4．2 仿真解碼
5．4．3 初始解產(chǎn)生方法
5．4．4 化學(xué)反應(yīng)算子
5．4．5 算法流程
5．5 實驗設(shè)計及結(jié)果分析
5．5．1 算例設(shè)計
5．5．2 對比算法
5．5．3 算法對比分析
5．6 本章小結(jié)
第6章 集裝箱港口泊位-岸橋聯(lián)合調(diào)度問題的多目標(biāo)優(yōu)化算法
6．1 引言
6．2 泊位-岸橋聯(lián)合調(diào)度問題數(shù)學(xué)建模
6．2．1 問題描述
6．2．2 數(shù)學(xué)模型
6．3 ENSGA-Ⅱ算法
6．3．1 算法流程
6．3．2 個體編碼
6．3．3 仿真解碼
6．3．4 初始解產(chǎn)生方法
6．3．5 高效非支配排序
6．3．6 選擇算子
6．3．7 交叉算子
6．3．8 變異算子
6．3．9 不可行解修復(fù)算子
6．4 實驗設(shè)計及算法分析
6．4．1 算例設(shè)計
6．4．2 對比算法
6．4．3 算法對比分析
6．5 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
7．1 本書工作總結(jié)
7．2 未來的研究方向
參考文獻
后記