| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究及应用现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究与应用现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究与应用现状 | 第12-14页 |
| 1.3 技术路线及创新点 | 第14-17页 |
| 1.3.1 技术路线 | 第14-16页 |
| 1.3.2 创新点 | 第16-17页 |
| 2 多模式装配式住宅预制构件生产特征分析 | 第17-27页 |
| 2.1 装配式住宅预制构件生产工艺 | 第17-25页 |
| 2.1.1 外墙板构件生产工艺 | 第17-20页 |
| 2.1.2 板类构件生产工艺 | 第20-22页 |
| 2.1.3 配套构件生产工艺 | 第22-25页 |
| 2.2 多模式装配式住宅预制构件生产管理特征 | 第25-27页 |
| 3 预制构件生产多模式资源受限项目调度问题及数学模型 | 第27-35页 |
| 3.1 资源受限调度问题 | 第27-29页 |
| 3.1.1 经典资源受限调度问题 | 第27-29页 |
| 3.1.2 多模式资源受限调度问题 | 第29页 |
| 3.2 装配式住宅预制构件生产多模式资源受限项目调度问题 | 第29-30页 |
| 3.3 装配式住宅预制构件生产MRCPSP确定性网络模型 | 第30-32页 |
| 3.4 模型变量设置 | 第32-33页 |
| 3.5 构建预制构件生产多目标优化模型 | 第33-35页 |
| 4 预制构件生产多模式资源受限项目调度问题算法研究 | 第35-46页 |
| 4.1 多模式资源受限项目调度问题算法研究 | 第35-36页 |
| 4.2 基于Pareto的向量评价粒子群算法 | 第36-39页 |
| 4.2.1 多子群法 | 第36-37页 |
| 4.2.2 基于Pareto法 | 第37页 |
| 4.2.3 基于Pareto的向量评价粒子群算法 | 第37-39页 |
| 4.3 种群竞争模型 | 第39-41页 |
| 4.3.1 单种群竞争模型 | 第40页 |
| 4.3.2 双种群竞争模型 | 第40-41页 |
| 4.3.3 Latka-Volterra模型 | 第41页 |
| 4.4 基于动态种群的多目标优化粒子群算法 | 第41-46页 |
| 5 实例分析 | 第46-57页 |
| 5.1 工程实例 | 第46-48页 |
| 5.2 结果分析 | 第48-57页 |
| 5.2.1 无资源约束非劣解分析 | 第48-49页 |
| 5.2.2 满足资源约束的非劣解分析 | 第49-57页 |
| 6 结论与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 结论 | 第57页 |
| 6.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 硕士研究生期间科研项目及获得专利 | 第66页 |
