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铸造企业生产配料优化问题智能求解方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-5页 | | ABSTRACT | 第5-8页 | | 第一章 绪论 | 第8-13页 | | §1-1 计算机配料优化背景和研究意义 | 第8-11页 | | 1-1-1 计算机配料优化的背景 | 第8-9页 | | 1-1-2 计算机配料优化的意义 | 第9页 | | 1-1-3 计算机配料优化的现状 | 第9-10页 | | 1-1-4 计算机配料优化的研究步骤 | 第10-11页 | | §1-2 本文的研究背景 | 第11页 | | §1-3 本文的主要工作与论文组织结构 | 第11-13页 | | 1-3-1 论文主要工作 | 第11页 | | 1-3-2 论文组织结构 | 第11-13页 | | 第二章 计算机配料优化问题的数据模型与常用算法分析 | 第13-22页 | | §2-1 模型建立的一般步骤和主要方法 | 第13-14页 | | 2-1-1 模型建立的一般步骤 | 第13-14页 | | 2-1-2 模型建立的主要方法 | 第14页 | | §2-2 计算机配料优化问题的数学模型 | 第14-16页 | | 2-2-1 计算机配料优化的目标与约束条件 | 第14-15页 | | 2-2-2 计算机配料优化问题的数学模型 | 第15-16页 | | §2-3 常用配料算法分析 | 第16-22页 | | 2-3-1 经验试算法 | 第16-18页 | | 2-3-2 线性规划法 | 第18-22页 | | 第三章 遗传算法求解铸造过程配料优研究 | 第22-37页 | | §3-1 遗传算法的原理和特点 | 第22-25页 | | 3-1-1 遗传算法的原理 | 第22页 | | 3-1-2 基本操作和流程 | 第22-24页 | | 3-1-3 遗传算法的特点 | 第24-25页 | | 3-1-4 遗传算法的应用关键 | 第25页 | | §3-2 遗传算法的实现的基本技术 | 第25-29页 | | 3-2-1 编码 | 第25-26页 | | 3-2-2 适应度函数 | 第26-27页 | | 3-2-3 遗传操作 | 第27-28页 | | 3-2-4 约束条件的处理 | 第28-29页 | | §3-3 遗传算法在铸造生产配料优化中的应用 | 第29-37页 | | 3-3-1 编码设计及初始种群产生 | 第29页 | | 3-3-2 适应度函数的构造 | 第29-31页 | | 3-3-3 遗传算子的设计 | 第31-33页 | | 3-3-4 实验结果与分析 | 第33-37页 | | 第四章 模拟退火算法求解铸造过程配料优化研究 | 第37-47页 | | §4-1 模拟退火算法原理 | 第37-43页 | | 4-1-1 物理退火与Metropolis 准则 | 第37-38页 | | 4-1-2 组合优化应用及模拟退火算法流程 | 第38-40页 | | 4-1-3 模拟退火算法的特点 | 第40-41页 | | 4-1-4 模拟退火算法关键参数及操作设计 | 第41-43页 | | §4-2 模拟退火算法在铸造生产配料优化中的应用 | 第43-47页 | | 4-2-1 基本思路 | 第43-44页 | | 4-2-2 算法步骤 | 第44-45页 | | 4-2-3 实验结果与分析 | 第45-47页 | | 第五章 结论 | 第47-48页 | | 参考文献 | 第48-50页 | | 致谢 | 第50页 |
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论文编号BS1297787，这篇论文共50页
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