基于本体和NSGA-II的智能仓库多目标优化问题的研究

智能仓库调度论文 本体论文 多目标优化论文
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摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第14-23页
    1.1 研究背景与意义第14-16页
        1.1.1 仓库的发展史及研究背景第14-15页
        1.1.2 研究的意义第15-16页
    1.2 相关研究综述第16-19页
        1.2.1 本体描述语言研究现状第16-17页
        1.2.2 调度问题的研究现状第17-18页
        1.2.3 本体与调度结合的相关研究第18-19页
    1.3 主要研究内容及结构安排第19-22页
        1.3.1 主要研究内容第19页
        1.3.2 论文结构安排第19-21页
        1.3.3 主要创新点第21-22页
    1.4 本章小结第22-23页
第二章 问题分析与总体解决方案第23-31页
    2.1 智能仓库调度问题分析第23-28页
        2.1.1 智能仓库生产概述第23-27页
        2.1.2 研究的问题第27-28页
    2.2 基于本体和进化算法的调度整体设计架构第28-30页
        2.2.1 综合本体和进化算法的架构第28-30页
        2.2.2 本体和进化算法相结合的优势第30页
    2.3 本章小结第30-31页
第三章 本体构造及推理第31-42页
    3.1 本体构造方式第31-33页
        3.1.1 本体的定义和分类第31-32页
        3.1.2 本体模型的描述第32-33页
    3.2 智能仓库快递物品本体构造第33-38页
        3.2.1 本体的构造方式的选择第33-34页
        3.2.2 实例交叉本体的构造第34-38页
    3.3 基于本体的知识推理的建立第38-41页
        3.3.1 推理框架及理论第38-39页
        3.3.2 推理实例验证第39-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 调度问题数学模型的建立第42-46页
    4.1 研究问题的类型第42-43页
    4.2 主要约束函数第43-44页
    4.3 目标函数的设定第44-45页
    4.4 本章小结第45-46页
第五章 基于NSGA-II的多目标调度算法第46-59页
    5.1 遗传算法概述第46-47页
    5.2 基础遗传算法操作流程第47-48页
    5.3 NSGA-II算法第48-51页
        5.3.1 基础遗传算法、NSGA及NSGA-II对比第48-50页
        5.3.2 NSGA-II的基本流程第50-51页
    5.4 基于改进NSGA-II的智能仓库调度问题的设计第51-58页
        5.4.1 改进的NSGA-II算法第51-53页
        5.4.2 染色体的编码与解码实现第53-56页
        5.4.3 交叉操作具体实现方式第56-57页
        5.4.4 变异与选择操作实现第57-58页
    5.5 本章小结第58-59页
第六章 算法仿真实验第59-67页
    6.1 仿真实验第59-62页
    6.2 模型稳定性分析第62-64页
    6.3 PSO对比实验第64-66页
    6.4 本章小结第66-67页
总结与展望第67-69页
参考文献第69-74页
攻读学位期间发表的论文第74-76页
致谢第76-77页
附录一 NSGA-II稳定性分析实验数据第77-80页
附录二 NSGA-II与PSO对比实验数据第80-82页
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