| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第10-12页 |
| 1.3 研究途径及主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究途径 | 第12-13页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文创新点 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论概述 | 第15-31页 |
| 2.1 车间生产调度理论概述 | 第15-21页 |
| 2.1.1 车间生产调度问题概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 生产调度问题分类及特点 | 第16-18页 |
| 2.1.3 车间生产调度问题的研究途径 | 第18页 |
| 2.1.4 生产调度问题的数学模型 | 第18-20页 |
| 2.1.5 典型生产调度问题 | 第20-21页 |
| 2.2 模拟退火算法理论概述 | 第21-23页 |
| 2.2.1 模拟退火算法的来源与基本原理 | 第21页 |
| 2.2.2 Metropolis接受准则 | 第21-22页 |
| 2.2.3 模拟退火算法的操作过程 | 第22-23页 |
| 2.3 遗传算法理论概述 | 第23-30页 |
| 2.3.1 遗传算法的基本原理 | 第24-25页 |
| 2.3.2 遗传算法的设计 | 第25-26页 |
| 2.3.3 遗传算法染色体编码与解码 | 第26-27页 |
| 2.3.4 遗传算法适应度函数设计 | 第27页 |
| 2.3.5 遗传算法操作步骤介绍 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 改进遗传模拟退火算法在生产调度中的应用 | 第31-49页 |
| 3.1 模拟退火算法在车间生产调度中的应用 | 第31-33页 |
| 3.1.1 车间生产调度案例验证 | 第31-33页 |
| 3.1.2 应用分析 | 第33页 |
| 3.2 遗传模拟退火算法设计 | 第33-43页 |
| 3.2.1 遗传算法的特点 | 第33-34页 |
| 3.2.2 模拟退火算法与遗传算法的结合思路 | 第34-35页 |
| 3.2.3 遗传模拟退火算法的操作步骤 | 第35-36页 |
| 3.2.4 遗传模拟退火算法在生产调度问题中的应用设计 | 第36-38页 |
| 3.2.5 遗传模拟退火算法的实用性能验证 | 第38-43页 |
| 3.3 遗传模拟退火算法的改进 | 第43-46页 |
| 3.3.1 改进思路 | 第43-44页 |
| 3.3.2 改进设计过程 | 第44页 |
| 3.3.3 改进后的遗传模拟退火算法性能验证 | 第44-46页 |
| 3.4 改进遗传模拟退火算法的设计路线 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 实例应用分析 | 第49-54页 |
| 4.1 某汽车发动机生产厂情况介绍 | 第49页 |
| 4.2 某发动机厂金工车间生产流程与特点 | 第49-50页 |
| 4.2.1 生产流程 | 第49-50页 |
| 4.2.2 生产过程特点 | 第50页 |
| 4.3 某汽车发动机厂金工车间的生产数据分析 | 第50-52页 |
| 4.4 某汽车发动机厂金工车间调度分析 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 作者简介 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |