| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·虚拟企业计划调度 | 第10-11页 |
| ·关键技术问题 | 第11页 |
| ·求解调度问题的优化算法 | 第11-13页 |
| ·粒子群算法在求解虚拟企业计划调度问题上的优势 | 第13页 |
| ·研究内容和研究特色 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 粒子群优化算法 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·粒子群优化算法 | 第16-20页 |
| ·粒子群优化算法的原理 | 第16-17页 |
| ·粒子群优化算法的流程 | 第17-18页 |
| ·参数分析 | 第18-20页 |
| ·粒子群优化算法收敛性分析 | 第20-22页 |
| ·全局搜索和局部开发分析 | 第20-21页 |
| ·收敛性分析 | 第21-22页 |
| ·各种改进的粒子群优化算法 | 第22-23页 |
| ·与其他群智能算法的比较 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于群体爬山策略的混合粒子群优化算法 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·混合蛙跳算法 | 第26-29页 |
| ·混合蛙跳算法概述 | 第26-27页 |
| ·SFLA 的组成要素 | 第27-28页 |
| ·SFLA 的数学描述与执行步骤 | 第28-29页 |
| ·基于群体爬山策略的混合粒子群优化算法 | 第29-31页 |
| ·CMCPSO 算法收敛性分析 | 第31-32页 |
| ·实例仿真 | 第32-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 CMCPSO 算法求解虚拟企业计划调度问题 | 第38-44页 |
| ·虚拟企业组织方式的优点 | 第38页 |
| ·虚拟企业计划调度的特点 | 第38-39页 |
| ·虚拟企业计划调度的重点和难点 | 第39页 |
| ·计划调度问题描述与建模 | 第39-40页 |
| ·CMCPSO 算法求解虚拟企业计划调度 | 第40-41页 |
| ·粒子的表示 | 第40页 |
| ·算法设计 | 第40-41页 |
| ·实例仿真 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| ·工作总结 | 第44页 |
| ·工作展望 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第52页 |