| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 云制造的相关研究及应用国内外现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 云制造的相关研究国内外现状 | 第9-13页 |
| 1.2.2 云制造应用国内外现状 | 第13-14页 |
| 1.3 云制造研究及应用现状总结 | 第14页 |
| 1.4 研究内容及全文结构 | 第14-17页 |
| 第二章 云制造相关知识理论 | 第17-22页 |
| 2.1 云制造定义及内涵 | 第17-18页 |
| 2.2 云制造需求及运行模式 | 第18-19页 |
| 2.3 云制造特点 | 第19-20页 |
| 2.4 云制造资源调度优化配置及分布式网络化制造资源调度优化配置的区别 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 云制造环境中车间制造资源供应链调度优化 | 第22-34页 |
| 3.1 云制造资源分类 | 第22-23页 |
| 3.2 云制造资源形式化定义 | 第23-24页 |
| 3.3 云制造环境中车间制造资源供应链调度优化问题描述 | 第24-26页 |
| 3.4 云制造环境中制造资源调度优化问题评价指标 | 第26-28页 |
| 3.5 云制造环境中车间制造资源供应链调度优化问题建模 | 第28-33页 |
| 3.5.1 初选模型 | 第28-29页 |
| 3.5.2 优选模型 | 第29-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于模糊关联熵的多目标优化 | 第34-48页 |
| 4.1 多目标优化问题 | 第34-36页 |
| 4.2 常见多目标优化方法及其缺陷 | 第36-39页 |
| 4.2.1 常见多目标优化方法 | 第36-38页 |
| 4.2.2 常见多目标优化方法的缺陷 | 第38-39页 |
| 4.3 信息熵和模糊信息熵 | 第39-41页 |
| 4.3.1 信息熵 | 第39-40页 |
| 4.3.2 模糊信息熵 | 第40-41页 |
| 4.4 模糊关联熵 | 第41-42页 |
| 4.5 基于模糊关联熵的多目标优化 | 第42-47页 |
| 4.5.1 多目标解到模糊集的映射及模糊集的建立 | 第43-46页 |
| 4.5.2 模糊集间的模糊关联熵系数计算 | 第46-47页 |
| 4.5.3 多目标解优劣判断准则及算法进化方式 | 第47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于模糊关联熵的多目标粒子群优化算法 | 第48-56页 |
| 5.1 群体智能 | 第48-49页 |
| 5.2 基本粒子群优化算法 | 第49-52页 |
| 5.2.1 基本粒子群优化算法思想起源 | 第49页 |
| 5.2.2 基本粒子群优化算法原理 | 第49-51页 |
| 5.2.3 基本粒子群优化算法实现步骤与流程 | 第51-52页 |
| 5.3 标准粒子群优化算法 | 第52-53页 |
| 5.4 多目标粒子群优化算法 | 第53页 |
| 5.5 基于模糊关联熵的多目标粒子群算法 | 第53-55页 |
| 5.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 FSRE_PSO算法实现云制造环境中车间制造资源供应链调度优化 | 第56-74页 |
| 6.1 没有错误制造资源出现的情况 | 第57-66页 |
| 6.1.1 需求任务分解 | 第57-58页 |
| 6.1.2 云制造资源搜索匹配 | 第58-59页 |
| 6.1.3 云制造资源初选 | 第59-60页 |
| 6.1.4 云制造资源优选 | 第60-66页 |
| 6.2 有错误制造资源出现的情况 | 第66-73页 |
| 6.2.1 重新搜索匹配 | 第67页 |
| 6.2.2 初选重新搜索匹配的云制造资源 | 第67页 |
| 6.2.3 优选新合并的候选云制造资源 | 第67-73页 |
| 6.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 第七章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 个人简历 | 第82页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第82页 |
