| 第1章 绪论 | 第1-32页 |
| ·研究的目的和意义 | 第12-15页 |
| ·研究现状 | 第15-29页 |
| ·生产调度问题的研究现状 | 第15-21页 |
| ·粒子群算法的研究现状 | 第21-27页 |
| ·调度问题中的粒子群算法研究现状及存在问题 | 第27-29页 |
| ·研究内容和论文结构 | 第29-32页 |
| ·研究内容 | 第29-30页 |
| ·论文结构 | 第30-32页 |
| 第2章 粒子群算法与进化策略算法的优化性能比较分析 | 第32-57页 |
| ·群智能 | 第32-33页 |
| ·粒子群算法的设计步骤和算法流程 | 第33-36页 |
| ·粒子群算法的设计步骤 | 第33-34页 |
| ·算法流程 | 第34-36页 |
| ·粒子群算法与其他进化算法的比较 | 第36-37页 |
| ·粒子群算法和进化策略算法的优化性能比较 | 第37-56页 |
| ·进化策略算法 | 第37-38页 |
| ·粒子群算法和进化策略相关参数设置 | 第38页 |
| ·Rosenbrock函数优化性能分析 | 第38-50页 |
| ·六峰函数优化性能分析 | 第50-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第3章 求解调度问题的粒子表示方法 | 第57-76页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·调度问题的特点 | 第57-62页 |
| ·Job Shop调度的特点 | 第57-59页 |
| ·置换Flow Shop调度的特点 | 第59-61页 |
| ·并行机调度的特点 | 第61-62页 |
| ·利用PSO求解调度问题的粒子表示方法 | 第62-69页 |
| ·设计粒子表示方法的关键问题 | 第62-64页 |
| ·求解调度问题的粒子表示方法 | 第64-69页 |
| ·基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度 | 第69-74页 |
| ·车辆优化调度问题的数学描述 | 第70-71页 |
| ·求解车辆优化调度问题的粒子群算法设计 | 第71-72页 |
| ·计算结果 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第4章 求解置换Flow Shop调度的混合粒子群算法及其应用 | 第76-104页 |
| ·置换Flow Shop调度问题描述 | 第76-77页 |
| ·求解置换Flow Shop问题的启发式方法 | 第77-79页 |
| ·方法分类 | 第77页 |
| ·主要启发式方法 | 第77-79页 |
| ·求解置换Flow Shop问题的粒子群算法 | 第79-82页 |
| ·基于PPS的二维粒子表示 | 第79-80页 |
| ·调度方案的生成 | 第80-81页 |
| ·个体和全局最优粒子的选择 | 第81页 |
| ·粒子群模型及参数的选择 | 第81页 |
| ·粒子位置和速度的确定 | 第81-82页 |
| ·PSO算法中的局部搜索方法 | 第82-89页 |
| ·置换Flow Shop调度解的邻域结构 | 第82-83页 |
| ·PSO中局部搜索的实现过程 | 第83-84页 |
| ·基于互换操作的局部搜索 | 第84-87页 |
| ·基于插入操作的局部搜索 | 第87-88页 |
| ·基于逆序操作的局部搜索 | 第88-89页 |
| ·混合粒子群算法的步骤和流程图 | 第89-90页 |
| ·计算结果 | 第90-97页 |
| ·三种不同局部搜索方法的性能分析 | 第97-98页 |
| ·基于PSO的物流自动化仓库拣选作业调度优化 | 第98-103页 |
| ·自动化仓库堆垛机拣选作业调度问题的描述 | 第99-100页 |
| ·粒子群算法设计 | 第100-101页 |
| ·计算结果 | 第101-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第5章 置换Flow Shop调度的粒子群算法参数分析 | 第104-120页 |
| ·引言 | 第104页 |
| ·不同粒子群模型分析 | 第104-110页 |
| ·不同PSO模型的优化性能分析 | 第105-108页 |
| ·惯性权重的选择分析 | 第108-110页 |
| ·粒子种群数量对优化性能的影响 | 第110-114页 |
| ·粒子初始化对优化性能的影响 | 第114-116页 |
| ·粒子位置和速度的限制范围对优化性能的影响 | 第116-119页 |
| ·粒子位置的影响分析 | 第116-117页 |
| ·粒子速度的影响分析 | 第117-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 第6章 求解Job Shop调度的粒子群算法 | 第120-137页 |
| ·Job Shop调度问题描述 | 第120-121页 |
| ·求解Job Shop调度问题的粒子群算法设计 | 第121-126页 |
| ·基于操作的编码方式 | 第121-123页 |
| ·基于操作和PPS的粒子表示 | 第123-124页 |
| ·调度方案的生成 | 第124-125页 |
| ·求解Job Shop调度的粒子群算法步骤 | 第125-126页 |
| ·计算结果 | 第126-130页 |
| ·FT06问题的计算 | 第126-129页 |
| ·其他问题的计算 | 第129-130页 |
| ·基于PSO的柔性Job Shop调度优化 | 第130-136页 |
| ·柔性Job Shop调度问题的描述 | 第130-132页 |
| ·粒子群求解方法 | 第132-134页 |
| ·计算结果 | 第134-136页 |
| ·本章小结 | 第136-137页 |
| 第7章 求解并行机调度的粒子群算法及其应用 | 第137-152页 |
| ·并行机调度问题 | 第137页 |
| ·求解并行机调度的粒子群算法 | 第137-146页 |
| ·面向机器和PPR的粒子表示 | 第137-142页 |
| ·面向工件和PPS的粒子表示 | 第142-146页 |
| ·基于粒子群算法的港口泊位调度优化 | 第146-151页 |
| ·泊位调度问题的描述 | 第147-148页 |
| ·粒子表示及解码 | 第148-149页 |
| ·计算结果 | 第149-151页 |
| ·本章小结 | 第151-152页 |
| 第8章 基于粒子群算法的港口设备配置仿真优化 | 第152-174页 |
| ·引言 | 第152-153页 |
| ·基于仿真优化的离散事件系统设备配置 | 第153-157页 |
| ·离散事件系统的特点 | 第153页 |
| ·仿真优化的原理及发展现状 | 第153-155页 |
| ·基于仿真的设备优化配置研究现状 | 第155-156页 |
| ·基于仿真优化的离散事件系统设备配置方法 | 第156-157页 |
| ·基于PSO的港口拖轮配置仿真优化 | 第157-168页 |
| ·港口拖轮作业仿真系统的分析 | 第158-162页 |
| ·基于粒子群算法的拖轮配置仿真优化 | 第162-165页 |
| ·拖轮配置仿真优化结果 | 第165-168页 |
| ·拖轮作业仿真系统的软件实现 | 第168-173页 |
| ·系统功能与结构 | 第168-170页 |
| ·拖轮作业仿真系统的主要运行界面 | 第170-173页 |
| ·本章小结 | 第173-174页 |
| 第9章 总结与展望 | 第174-178页 |
| ·论文的研究成果 | 第174-176页 |
| ·进一步的研究工作 | 第176-178页 |
| 参考文献 | 第178-189页 |
| 致谢 | 第189-190页 |
| 攻读博士学位期间发表论文及科研情况 | 第190-191页 |
