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遺傳算法在決策支持系統(tǒng)智能化過(guò)程中的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2017-09-29 04:32

  本文關(guān)鍵詞:遺傳算法在決策支持系統(tǒng)智能化過(guò)程中的應(yīng)用研究


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【摘要】: 目前,決策支持系統(tǒng)的發(fā)展表現(xiàn)為與人工智能技術(shù)的結(jié)合日趨緊密,智能決策支持系統(tǒng)的概念也被提出。三十余年來(lái),人們致力于用各種方法來(lái)增強(qiáng)DSS的效能,DSS的研究重點(diǎn)也由專(zhuān)家型決策支持系統(tǒng)逐步轉(zhuǎn)移到IDSS的模型系統(tǒng)、人機(jī)界面、知識(shí)處理單元、IDSS生成器和分布式IDSS上面來(lái)。許多先進(jìn)的人工智能技術(shù)如機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)表示、自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、遺傳算法及分布式智能系統(tǒng)都被融入DSS的研究中。 遺傳算法作為一種新的思想和優(yōu)化方法,在各個(gè)領(lǐng)域都有著廣闊的應(yīng)用前景。在決策支持系統(tǒng)的智能化進(jìn)程中,研究如何通過(guò)遺傳算法的思想和對(duì)遺傳算法的應(yīng)用來(lái)改進(jìn)決策支持系統(tǒng)的性能,并且結(jié)合實(shí)際設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)集成于管理信息系統(tǒng)中的生產(chǎn)計(jì)劃決策支持系統(tǒng),是本文研究的主題 遺傳算法在決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用正向更深更廣的方向發(fā)展,它與其他人工智能技術(shù)相結(jié)合,,將是今后主要的應(yīng)用形式。這種應(yīng)用對(duì)于提高決策支持系統(tǒng)的效能,輔助決策者作出科學(xué)合理的決策,只有重要的意義。
【關(guān)鍵詞】:決策支持系統(tǒng) 遺傳算法 優(yōu)化 生產(chǎn)計(jì)劃
【學(xué)位授予單位】:河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2002
【分類(lèi)號(hào)】:C934
【目錄】:
  • 第一章 緒論6-10
  • §1-1 問(wèn)題的提出6
  • §1-2 問(wèn)題的背景6-7
  • §1-3 問(wèn)題研究概況7-9
  • §1-4 本文的研究?jī)?nèi)容9-10
  • 第二章 決策支持系統(tǒng)及其發(fā)展趨勢(shì)10-18
  • §2-1 決策和決策科學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)10-11
  • §2-2 決策過(guò)程和決策模式11-13
  • §2-3 決策支持系統(tǒng)的特征和功能13-14
  • §2-4 決策支持系統(tǒng)的基本模式和分類(lèi)14-15
  • §2-5 決策支持系統(tǒng)的基本體系結(jié)構(gòu)15-17
  • §2-6 決策支持系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)17-18
  • 第三章 遺傳算法及其發(fā)展18-32
  • §3-1 遺傳算法的基本框架18-20
  • §3-2 遺傳算法與傳統(tǒng)算法的比較20-21
  • §3-3 遺傳算法的具體例證21-28
  • §3-4 遺傳算法的發(fā)展和展望28-32
  • 第四章 遺傳算法在生產(chǎn)計(jì)劃決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用32-44
  • §4-1 流程行業(yè)生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)32-35
  • §4-2 企業(yè)概況35-36
  • §4-3 對(duì)生產(chǎn)技術(shù)分系統(tǒng)的分析36-39
  • §4-4 XNY-IMIS/PMS體系結(jié)構(gòu)和功能模型39-41
  • §4-5 XNY廠月生產(chǎn)計(jì)劃的編制41-44
  • 第五章 結(jié)論44-45
  • 參考文獻(xiàn)45-48
  • 致謝48

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 王淑靜;賈兆紅;王亮;俞磊;;遺傳算法在決策支持系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2006年08期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 張亞光;基于智能模型庫(kù)的石化企業(yè)SDSS研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2005年



本文編號(hào):940027

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