| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-15页 |
| 1.1.1 基本概念及约束 | 第11-13页 |
| 1.1.2 RCPSP模型 | 第13页 |
| 1.1.3 求解算法 | 第13-15页 |
| 1.1.4 RCPSP局限性及本文研究意义 | 第15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 RCPSP模型扩展研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 算法研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文主要内容和组织结构 | 第18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 特殊资源约束项目调度问题模型 | 第19-28页 |
| 2.1 环境数据 | 第19-21页 |
| 2.1.1 工件 | 第20页 |
| 2.1.2 工位 | 第20页 |
| 2.1.3 资源 | 第20-21页 |
| 2.1.4 工序 | 第21页 |
| 2.2 约束关系 | 第21-24页 |
| 2.2.1 资源约束 | 第22-23页 |
| 2.2.2 工序约束 | 第23-24页 |
| 2.3 问题目标 | 第24页 |
| 2.4 模型举例 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于优先规则的SSGS启发式算法 | 第28-36页 |
| 3.1 基本概念及定义 | 第28-29页 |
| 3.2 算法总体流程 | 第29-30页 |
| 3.3 优先规则 | 第30-33页 |
| 3.3.1 工位选择规则 | 第30-31页 |
| 3.3.2 资源选择规则 | 第31页 |
| 3.3.3 工序选择规则 | 第31-32页 |
| 3.3.4 解锁规则 | 第32-33页 |
| 3.4 输入及输出数据格式 | 第33页 |
| 3.4.1 输入数据 | 第33页 |
| 3.4.2 输出数据 | 第33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-36页 |
| 4 基于迭代局部搜索的优化算法 | 第36-45页 |
| 4.1 迭代局部搜索算法 | 第36-37页 |
| 4.2 SRCPSP问题的迭代局部搜索优化算法设计 | 第37-42页 |
| 4.2.1 解的表示 | 第37-38页 |
| 4.2.2 邻域结构 | 第38-39页 |
| 4.2.3 扰动策略 | 第39-40页 |
| 4.2.4 算法总流程设计 | 第40-42页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 基于蚁群算法的优化算法 | 第45-61页 |
| 5.1 随机抽样算法 | 第45-49页 |
| 5.1.1 工位随机选择算法 | 第47页 |
| 5.1.2 资源随机选择算法 | 第47页 |
| 5.1.3 实验验证及分析 | 第47-49页 |
| 5.2 蚁群算法 | 第49-56页 |
| 5.2.1 蚁群优化算法 | 第49-50页 |
| 5.2.2 基于MMAS的优化算法设计与实现 | 第50-52页 |
| 5.2.3 基于MMAS的优化算法参数选择 | 第52-56页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第56-60页 |
| 5.3.1 测试用例描述 | 第56-57页 |
| 5.3.2 性能和可行性测试 | 第57-59页 |
| 5.3.3 MMAS优化算法与随机算法对比 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望及今后的工作 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67-69页 |
| 学位论文数据集 | 第69页 |