| 目录 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第1章 绪论与综述 | 第11-23页 |
| ·课题研究的背景、意义 | 第11-12页 |
| ·车间调度问题国内外研究现状 | 第12-22页 |
| ·车间调度问题的分类、特点及有关符号的含义 | 第12-14页 |
| ·调度问题国内外研究现状 | 第14-21页 |
| ·车间调度问题发展趋势 | 第21-22页 |
| ·本文的主要工作 | 第22-23页 |
| 第2章 遗传算法技术研究 | 第23-37页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·遗传算法的历史回顾 | 第23-25页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第25-28页 |
| ·遗传算法的生物学背景 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的基本概念和处理步骤 | 第27-28页 |
| ·适应度函数 | 第28-30页 |
| ·目标函数映射成适应度函数 | 第28-29页 |
| ·适应度定标 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的基因操作 | 第30-32页 |
| ·选择算子 | 第30-31页 |
| ·交叉算子 | 第31-32页 |
| ·变异算子 | 第32页 |
| ·遗传算法控制参数设定 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的特点及相关理论 | 第33-35页 |
| ·遗传算法的特点 | 第33-34页 |
| ·遗传算法相关理论问题 | 第34-35页 |
| ·遗传算法的应用研究概况 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 一种求解JIT作业车间多目标调度优化问题的方法 | 第37-51页 |
| ·研究背景及难点 | 第37-38页 |
| ·问题描述 | 第38-43页 |
| ·假设性条件 | 第38-39页 |
| ·建立目标模型 | 第39-43页 |
| ·问题求解思想及策略 | 第43-44页 |
| ·问题求解 | 第44-49页 |
| ·利用拉格朗日松弛算法确定问题解的可行域 | 第44-45页 |
| ·拉格朗日集成算子算法描述 | 第45页 |
| ·遗传算法对问题寻优 | 第45-49页 |
| ·算例及仿真分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 柔性JIT混合流水车间最小完工时间的调度问题 | 第51-63页 |
| ·研究背景及难点 | 第51-52页 |
| ·问题描述 | 第52-55页 |
| ·假设性条件 | 第52-53页 |
| ·目标函数 | 第53-55页 |
| ·问题求解思路及策略 | 第55-57页 |
| ·问题求解 | 第57-61页 |
| ·利用改进的遗传算法求解问题的可行域 | 第57-59页 |
| ·模拟退火算法寻优 | 第59-61页 |
| ·改进混合算法描述 | 第61页 |
| ·算例及仿真分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 多目标柔性生产车间调度模块架构研究 | 第63-75页 |
| ·调度模块研究背景 | 第63-64页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·企业现状分析 | 第63-64页 |
| ·模块架构设计 | 第64-68页 |
| ·显示界面 | 第66页 |
| ·调度模块的业务逻辑 | 第66-67页 |
| ·数据库访问组件ADO.net | 第67页 |
| ·OLE DB | 第67-68页 |
| ·模块数据库架构设计 | 第68-71页 |
| ·调度模块概念结构设计 | 第68-69页 |
| ·调度模块逻辑结构设计 | 第69-70页 |
| ·调度模块数据物理设计 | 第70-71页 |
| ·Flexsim仿真 | 第71-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 结论与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 附录 A攻读学位期间发表的学术论文 | 第85-86页 |
| 附录 B程序 | 第86-92页 |