| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.2 问题研究现状和分析 | 第13-16页 |
| 1.2.1 带有学习和恶化效应的单机任务调度优化 | 第13页 |
| 1.2.2 带有恶化效应的单机成组任务调度优化 | 第13-14页 |
| 1.2.3 带有学习效应的流水任务调度优化 | 第14-15页 |
| 1.2.4 研究现状分析 | 第15-16页 |
| 1.3 论文组织结构和内容 | 第16-17页 |
| 第2章 带有学习和恶化效应的单机任务调度优化 | 第17-38页 |
| 2.1 问题描述 | 第18页 |
| 2.2 相关工作 | 第18-20页 |
| 2.3 具体效应函数下的单机任务调度问题 | 第20-29页 |
| 2.3.1 具体效应函数下的单机任务调度问题的最优解规则 | 第20-28页 |
| 2.3.2 实例分析 | 第28-29页 |
| 2.4 通用效应函数下的单机任务调度问题 | 第29-37页 |
| 2.4.1 通用效应函数下的单机任务调度问题的最优解规则 | 第30-35页 |
| 2.4.2 实例分析 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 带有恶化效应的单机成组任务调度优化 | 第38-64页 |
| 3.1 问题的描述 | 第40-41页 |
| 3.2 相关工作 | 第41-43页 |
| 3.3 问题分析 | 第43-45页 |
| 3.4 问题的启发式求解算法 | 第45-56页 |
| 3.4.1 近乎平均分配策略(NBA) | 第46-48页 |
| 3.4.2 非平均分配策略(UBA) | 第48-50页 |
| 3.4.3 穷举算法 | 第50-52页 |
| 3.4.4 三个算法评估 | 第52-56页 |
| 3.5 问题的迭代贪婪求解算法 | 第56-62页 |
| 3.5.1 初始解构造 | 第57页 |
| 3.5.2 破坏和重构解 | 第57-58页 |
| 3.5.3 局部搜索 | 第58页 |
| 3.5.4 接受准则 | 第58-59页 |
| 3.5.5 参数评估 | 第59-62页 |
| 3.6 实验分析 | 第62-63页 |
| 3.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 带有学习效应的流水任务调度优化 | 第64-84页 |
| 4.1 问题描述 | 第64-65页 |
| 4.2 相关工作 | 第65-66页 |
| 4.3 具有支配特性的排列流水车间任务调度问题 | 第66-74页 |
| 4.3.1 具有支配特性的排列流水车间任务调度问题的最优解规则 | 第66-73页 |
| 4.3.2 实例分析 | 第73-74页 |
| 4.4 具有同速特性的排列流水车间任务调度问题 | 第74-83页 |
| 4.4.1 具有同速特性的排列流水车间任务调度问题的最优解规则 | 第74-82页 |
| 4.4.2 实例分析 | 第82-83页 |
| 4.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 结论和展望 | 第84-86页 |
| 5.1 主要工作总结 | 第84-85页 |
| 5.2 未来研究方向 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-93页 |
| 附录A 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第93-94页 |
| 作者简介 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95页 |
