| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及目的 | 第11-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容与技术路线图 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 技术路线图 | 第16-17页 |
| 1.4 创新点 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 带多处理器任务的FFSP综述 | 第19-33页 |
| 2.1 车间调度概述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 车间调度的分类 | 第19-20页 |
| 2.1.2 车间调度的特点 | 第20-21页 |
| 2.2 带多处理器任务的FFSP的定义 | 第21-22页 |
| 2.3 带多处理器任务的FFSP研究现状 | 第22-29页 |
| 2.3.1 FFSP研究现状 | 第22-25页 |
| 2.3.2 多处理器任务调度的研究现状 | 第25-26页 |
| 2.3.3 带机器可用性的流水车间研究现状 | 第26-27页 |
| 2.3.4 带多处理器任务的FFSP研究现状 | 第27-29页 |
| 2.4 求解带多处理器任务的FFSP的算法研究现状 | 第29-32页 |
| 2.4.1 最优化算法 | 第29-30页 |
| 2.4.2 遗传算法的研究现状 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 带多处理器任务的FFSP模型建立 | 第33-38页 |
| 3.1 问题描述 | 第33-35页 |
| 3.2 模型建立 | 第35-37页 |
| 3.2.1 参数 | 第35-36页 |
| 3.2.2 模型 | 第36-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 求解带多处理器任务FFS最大完工时间问题 | 第38-58页 |
| 4.1 问题模型 | 第38-39页 |
| 4.2 编码方案 | 第39-42页 |
| 4.2.1 工件-机器加工流生成机制 | 第39-41页 |
| 4.2.2 单工件-机器流的编码 | 第41-42页 |
| 4.2.3 批量工件-机器流的编码 | 第42页 |
| 4.3 GA&IGP优化策略 | 第42-50页 |
| 4.3.1 工件-机器安排机制 | 第42-45页 |
| 4.3.2 初始解生成 | 第45页 |
| 4.3.3 选择机制 | 第45-46页 |
| 4.3.4 GA&IGP的更新过程 | 第46-50页 |
| 4.4 仿真实验 | 第50-57页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第50-51页 |
| 4.4.2 调度实例的甘特图表述 | 第51-52页 |
| 4.4.3 不同工件规模的实验测试 | 第52-54页 |
| 4.4.4 结果分析 | 第54-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 求解带时间窗的多处理器任务FFS总加权完工时间问题 | 第58-70页 |
| 5.1 问题描述 | 第58-59页 |
| 5.2 基于自适应改进的混合遗传算法 | 第59-64页 |
| 5.2.1 编码方案 | 第59页 |
| 5.2.2 初始种群产生 | 第59页 |
| 5.2.3 自适应更新过程 | 第59-61页 |
| 5.2.4 HGA的更新过程 | 第61-64页 |
| 5.3 仿真实验 | 第64-69页 |
| 5.3.1 实验设计 | 第64页 |
| 5.3.2 不同工件规模的实验测试 | 第64-67页 |
| 5.3.3 结果分析 | 第67页 |
| 5.3.4 自适应改进效果分析 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 6 结论与展望 | 第70-74页 |
| 6.1 结论 | 第70-72页 |
| 6.2 问题与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文及研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |