| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·进化计算与遗传算法 | 第10-11页 |
| ·生产调度问题 | 第11-15页 |
| ·车间调度问题 | 第15-19页 |
| ·车间调度问题的描述 | 第15页 |
| ·车间调度问题特点 | 第15-16页 |
| ·车间调度问题研究方法 | 第16-19页 |
| ·本文的工作 | 第19-21页 |
| 第二章 基于遗传算法的Flow-shop调度方法 | 第21-37页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·Flow-shop调度问题 | 第21-22页 |
| ·求解Flow-shop调度问题的遗传算法设计 | 第22-34页 |
| ·算法描述 | 第22-28页 |
| ·软件实现 | 第28-30页 |
| ·运算实例 | 第30-34页 |
| ·多目标Flow-shop调度问题转化为单目标的方法 | 第34-36页 |
| ·求解Flow-shop调度问题的启发式算法软件实现 | 第36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于遗传算法的Job-shop调度方法 | 第37-68页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·Job-shop调度问题 | 第37-38页 |
| ·求解Job-shop调度问题的遗传算法设计 | 第38-49页 |
| ·编码方式介绍 | 第38-39页 |
| ·基于工序的编码方法 | 第39-41页 |
| ·遗传算子的设计 | 第41-43页 |
| ·目标函数及适应度的变换 | 第43-44页 |
| ·遗传算法参数的优化 | 第44-45页 |
| ·软件设计与仿真 | 第45-49页 |
| ·求解Job-shop调度问题的双倍体遗传算法设计与软件实现 | 第49-52页 |
| ·基本思想 | 第49-50页 |
| ·双倍体遗传算法的设计 | 第50-51页 |
| ·软件实现与仿真 | 第51-52页 |
| ·求解Job-shop调度问题的双种群遗传算法设计与软件实现 | 第52-56页 |
| ·基本思想 | 第52-53页 |
| ·双种群遗传算法的设计 | 第53-54页 |
| ·软件实现与仿真 | 第54-56页 |
| ·求解Job-shop调度问题的自适应遗传算法设计与软件实现 | 第56-62页 |
| ·基本思想 | 第56页 |
| ·自适应遗传算法的步骤 | 第56-57页 |
| ·自适应的交叉概率与变异概率 | 第57页 |
| ·改进的自适应遗传算法 | 第57-58页 |
| ·标准、自适应、改进自适应遗传算法的性能分析 | 第58-62页 |
| ·基于遗传算法的柔性Job-shop调度方法 | 第62-67页 |
| ·算法设计与软件实现 | 第62-65页 |
| ·运算实例 | 第65-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 第四章 基于遗传算法的流程工业调度方法 | 第68-84页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·间歇型流程工业生产调度 | 第68-71页 |
| ·间歇化工过程研究的主要特点 | 第69-71页 |
| ·间歇化工过程的生产调度 | 第71页 |
| ·遗传算法在多产品间歇化工调度中的应用 | 第71-77页 |
| ·UIS型多产品厂调度中的应用 | 第73-75页 |
| ·ZW型多产品厂调度中的应用 | 第75-77页 |
| ·遗传算法在连续型化工生产调度中的应用 | 第77-82页 |
| ·多产品连续型化工生产调度模型 | 第77页 |
| ·基于遗传算法的流程工业生产调度编码方式 | 第77-79页 |
| ·具有模糊交货期的连续生产过程动态调度 | 第79-82页 |
| ·小结 | 第82-84页 |
| 第五章 智能生产计划与调度系统 | 第84-94页 |
| ·引言 | 第84页 |
| ·ERP概述 | 第84-87页 |
| ·系统功能模块 | 第87-90页 |
| ·生产计划模块 | 第87-88页 |
| ·调度管理模块 | 第88-89页 |
| ·智能计划与调度算法库SmartDll | 第89-90页 |
| ·系统框架与界面 | 第90-93页 |
| ·小结 | 第93-94页 |
| 第六章 总结与展望 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 作者在攻读硕士学位期间参加的科研工作与发表的论文 | 第101页 |
