| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基于多Agent系统供应链协调优化的研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 供应链优化算法的研究 | 第13-14页 |
| 1.3 文章研究内容和技术路线 | 第14-18页 |
| 1.3.1 本文的工作和内容组织 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文研究技术路线 | 第15-16页 |
| 1.3.3 本文的创新点 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第18-26页 |
| 2.1 供应链和供应链优化 | 第18-21页 |
| 2.1.1 供应链和供应链管理 | 第18-20页 |
| 2.1.2 供应链优化 | 第20-21页 |
| 2.2 Agent技术与运用 | 第21-24页 |
| 2.2.1 Agent的定义及结构特征 | 第21-22页 |
| 2.2.2 智能体Agent的工作机制 | 第22页 |
| 2.2.3 MAS系统 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于多智能体系统的供应链优化模型设计 | 第26-42页 |
| 3.1 Multi-Agent System的建模思想及过程 | 第26-29页 |
| 3.1.1 MAS的建模优势 | 第26页 |
| 3.1.2 供应链系统与MAS系统的关系分析 | 第26-27页 |
| 3.1.3 构建多智能体系统的供应链优化模型 | 第27-29页 |
| 3.2 供应链节点企业角色划分 | 第29-31页 |
| 3.2.1 企业内管理运行分析 | 第29-31页 |
| 3.3 实例分析 | 第31-41页 |
| 3.3.1 供应链系统供应链级设计 | 第31-32页 |
| 3.3.2 供应链系统企业级智能体模型构建 | 第32-34页 |
| 3.3.3 供应链系统车间级Agent模型构建及实例分析 | 第34-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 供应链多目标优化模型的建立及优化 | 第42-52页 |
| 4.1 供应链多目标优化的提出 | 第42页 |
| 4.2 供应链多目标优化的国内外研究现状 | 第42-43页 |
| 4.3 供应链多目标优化的模型的建立 | 第43-46页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第43页 |
| 4.3.2 供应链多目标优化数学模型的建立 | 第43-46页 |
| 4.4 算法设计 | 第46-47页 |
| 4.5 应用实例 | 第47-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 基于蚁群算法的供应链优化 | 第52-64页 |
| 5.1 蚁群算法求解优化问题优势分析 | 第52页 |
| 5.2 基于蚁群算法的供应链系统供应链级优化实例 | 第52-56页 |
| 5.2.1 供应链级具体问题描述 | 第52-54页 |
| 5.2.2 求解多供应商选择模型的蚁群算法 | 第54-55页 |
| 5.2.3 算法步骤 | 第55页 |
| 5.2.4 算例分析 | 第55-56页 |
| 5.3 基于蚁群算法的供应链系统的车间级调度优化实例 | 第56-62页 |
| 5.3.0 车间级调度问题描述 | 第56-57页 |
| 5.3.1 多目标优化数学模型 | 第57页 |
| 5.3.2 求解车间多目标调度的蚁群算法 | 第57-58页 |
| 5.3.3 算法步骤 | 第58页 |
| 5.3.4 实例概况 | 第58-60页 |
| 5.3.5 实验环境 | 第60页 |
| 5.3.6 实验仿真结果 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 结论 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 在学期间主要科研成果 | 第74-75页 |
| 一、发表学术论文 | 第74页 |
| 二、其他科研成果 | 第74-75页 |
| 附件 | 第75-76页 |
