基于复合型链式 P系统的粒子群算法及车间调度问题的研究应用

目录

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第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状及趋势

1.2.1 组织 P系统的研究现状及趋势

1.2.2 粒子群算法的研究现状及趋势

1.2.3车间调度研究现状及趋势

1.3 理论概述

1.3.1组织P系统的相关理论

1.3.2粒子群算法(PSO)概述

1.3.3 车间调度概论

1.4 本文主要研究内容

1.4.1 本文主要内容与安排

1.4.2 研究的创新点

第二章 复合型链式组织P系统（CTP）

2.1 CTP系统构建

2.1.1 正反向单链结构

2.1.2 CTP系统设计

2.2 CTP系统计算能力分析

2.2.1 寄存器

2.2.2 计算能力证明

第三章 基于克隆选择的遗传算法（CSGA）

3.1 基于克隆选择的遗传算法设计

3.1.1 克隆选择策略

3.1.2 阈值交叉策略

3.1.3 基于克隆选择的遗传算法基本流程

3.2 CSGA算法性能分析

3.2.1 测试函数

3.2.2 实验设计

3.2.3 实验结果分析

第四章 基于复合型链式组织P系统的PSO算法（CTP-CSGASPSO）

4.1 基于收缩因子改进的 PSO算法（SPSO）

4.1.1 收缩因子

4.1.2 基于收缩因子的速度更新公式设计

4.2 基于 CSGA算法的 SPSO算法（CSGASPSO）

4.2.1 CSGASPSO 算法原理

4.2.2 CSGASPSO 算法流程

4.3 基于 CTP系统的 CSGASPSO算法（CTP- CSGASPSO）

4.3.1 CTP- CSGASPSO系统的构建

4.3.2 基于 CTP系统的 CSGASPSO算法流程

4.4 CTP- CSGASPSO算法性能分析

4.4.1 算法复杂度实验设计

4.4.2 实验结果分析

第五章 CTP- CSGASPSO算法在作业车间调度问题中的应用

5.1 作业车间调度描述及建模

5.1.1 作业车间调度问题概况

5.1.2 作业车间调度数学建模

5.2工件和机器数量相同的作业车间调度问题分析

5.2.1 数据编码

5.2.2 结果分析

5.3工件和机器数量不同的作业车间调度问题分析

5.3.1 数据编码

5.3.2 结果分析

第六章 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目

攻读硕士学位期间的获奖情况

致谢