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云制造環境下資源調度問題的研究

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云制造環境下資源調度問題的研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Abstract第5頁
第1章 緒論第8-13頁
    1.1 選題來源第8頁
    1.2 研究的背景及意義第8-9頁
    1.3 國內外研究現狀第9-11頁
        1.3.1 云制造的研究現狀第9-10頁
        1.3.2 云制造資源調度研究現狀第10-11頁
    1.4 本文的主要研究工作第11-12頁
    1.5 本論文的組織結構第12-13頁
第2章 云制造環境下資源調度相關理論與研究方法第13-24頁
    2.1 云制造第13-18頁
        2.1.1 云制造概念及特征第13-14頁
        2.1.2 云制造的制造模式與服務對象第14-15頁
        2.1.3 云制造的體系結構第15-18頁
    2.2 云制造資源第18-20頁
        2.2.1 制造資源定義與特性第18-19頁
        2.2.2 制造資源的分類第19-20頁
    2.3 云制造環境下的資源調度第20-23頁
        2.3.1 資源調度的定義及特點第20-21頁
        2.3.2 云制造資源調度流程第21-22頁
        2.3.3 常見的資源調度算法第22-23頁
    2.4 本章小結第23-24頁
第3章 云制造環境下資源調度模型優化研究第24-36頁
    3.1 問題的提出第24頁
    3.2 資源調度過程分析第24-27頁
        3.2.1 制造需求分析第24-25頁
        3.2.2 制造項目任務分解第25-26頁
        3.2.3 資源調度問題數學描述第26-27頁
        3.2.4 資源調度運行機制第27頁
    3.3 云制造環境下多目標靜態資源調度模型第27-30頁
        3.3.1 目標函數第28-29頁
        3.3.2 約束條件第29-30頁
    3.4 云制造環境下混合資源調度模型第30-35頁
        3.4.1 混合調度模型的構建第30-31頁
        3.4.2 周期驅動再調度第31-32頁
        3.4.3 事件驅動再調度第32-33頁
        3.4.4 混合調度模型結構第33-34頁
        3.4.5 混合調度模型特點分析第34-35頁
    3.5 本章小結第35-36頁
第4章 云制造環境下免疫粒子群資源調度優化算法第36-52頁
    4.1 粒子群優化算法第36-40頁
        4.1.1 粒子群優化算法的原理第36頁
        4.1.2 粒子群算法的數學描述第36-39頁
        4.1.3 粒子群優化算法的基本流程第39-40頁
        4.1.4 粒子群算法的特點第40頁
    4.2 免疫算法第40-43頁
        4.2.1 免疫算法的原理第41頁
        4.2.2 免疫算法的基本流程第41-42頁
        4.2.3 免疫算法的特點第42-43頁
    4.3 云制造環境下免疫粒子群調度優化算法設計第43-51頁
        4.3.1 免疫粒子群優化算法設計原理分析第43-44頁
        4.3.2 編碼方案第44-45頁
        4.3.3 目標函數第45-46頁
        4.3.4 更新策略第46-48頁
        4.3.5 變異策略第48-50頁
        4.3.6 免疫粒子群優化算法步驟第50-51頁
    4.4 本章小結第51-52頁
第5章 仿真實驗及結果分析第52-61頁
    5.1 實驗仿真環境與參數的設置第52-53頁
    5.2 仿真實驗設計與分析第53-56頁
    5.3 實例驗證與分析第56-60頁
    5.4 本章小結第60-61頁
第6章 總結與展望第61-63頁
    6.1 全文工作總結第61-62頁
    6.2 未來展望第62-63頁
參考文獻第63-66頁
申請學位期間的研究成果及發表的學術論文第66-67頁
致謝第67頁

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