| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 车间调度问题的研究概况 | 第9页 |
| 1.3 不确定环境下车间调度问题研究概况 | 第9-11页 |
| 1.4 调度问题的研究方法 | 第11-13页 |
| 1.5 车间调度问题的分类 | 第13-14页 |
| 1.6 车间调度问题的特点 | 第14-15页 |
| 1.7 本课题研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 车间调度问题研究 | 第16-25页 |
| 2.1 车间调度问题概述 | 第16-18页 |
| 2.1.1 车间调度问题描述 | 第17-18页 |
| 2.2 车间调度问题数学建模 | 第18-20页 |
| 2.2.1 车间调度表示符号 | 第18页 |
| 2.2.2 车间调度模型的输入与输出 | 第18-19页 |
| 2.2.3 车间调度问题的建模方法 | 第19-20页 |
| 2.2.4 车间调度优化目标 | 第20页 |
| 2.3 求解车间调度问题的典型优化方法介绍和分析 | 第20-25页 |
| 第三章 遗传算法及模糊数学理论 | 第25-39页 |
| 3.1 遗传算法理论 | 第25-33页 |
| 3.1.1 遗传算法的产生和发展 | 第25页 |
| 3.1.2 遗传算法的基本原理 | 第25-26页 |
| 3.1.3 遗传算法的基本内容 | 第26-29页 |
| 3.1.4 遗传算法的基本流程 | 第29-30页 |
| 3.1.5 遗传算法的特点 | 第30-31页 |
| 3.1.6 遗传算法的改进 | 第31页 |
| 3.1.7 改进的遗传算法总体结构 | 第31-33页 |
| 3.2 模糊理论基础 | 第33-39页 |
| 3.2.1 模糊集合理论 | 第33-34页 |
| 3.2.2 模糊数 | 第34-36页 |
| 3.2.3 模糊数的操作 | 第36-39页 |
| 第四章 基于遗传算法的不确定条件下车间调度问题研究 | 第39-48页 |
| 4.1 不确定条件下作业车间调度问题数学模型 | 第39-41页 |
| 4.1.1 不确定性调度问题的描述 | 第39页 |
| 4.1.2 模糊加工时间 | 第39-40页 |
| 4.1.3 模糊交货期 | 第40-41页 |
| 4.1.4 模糊数的计算 | 第41页 |
| 4.2 基于模糊遗传算法的作业车间调度 | 第41-45页 |
| 4.2.1 编码设计 | 第41-43页 |
| 4.2.2 模糊车间调度方案的适应度计算 | 第43页 |
| 4.2.3 解码方法 | 第43页 |
| 4.2.4 产生算法初始种群 | 第43页 |
| 4.2.5 交叉操作 | 第43-44页 |
| 4.2.6 变异操作 | 第44页 |
| 4.2.7 算法求解步骤 | 第44-45页 |
| 4.3 实例分析 | 第45-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 本文总结 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第54-55页 |
| 详细摘要 | 第55-59页 |