| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-24页 |
| ·生产调度的研究背景 | 第9页 |
| ·生产调度的问题概述 | 第9-15页 |
| ·调度问题 | 第9-10页 |
| ·生产调度的定义和特点 | 第10-11页 |
| ·生产调度的分类及研究现状 | 第11-15页 |
| ·生产调度的研究方法 | 第15-22页 |
| ·数学规划法 | 第16页 |
| ·启发式搜索 | 第16页 |
| ·系统仿真 | 第16-17页 |
| ·人工智能方法 | 第17-22页 |
| ·本文的主要创新 | 第22页 |
| ·论文的主要研究内容和框架 | 第22-24页 |
| 第2章 协同进化算法和免疫算法 | 第24-33页 |
| ·协同进化算法 | 第24-27页 |
| ·定义 | 第24页 |
| ·内容 | 第24-25页 |
| ·发展现状 | 第25-27页 |
| ·免疫算法 | 第27-32页 |
| ·免疫系统 | 第27页 |
| ·免疫算法的一般描述 | 第27-28页 |
| ·基于信息熵的免疫算法 | 第28-30页 |
| ·基于疫苗的免疫规划算法 | 第30-31页 |
| ·算法步骤 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于改进的协同免疫算法的Flow Shop调度问题研究 | 第33-45页 |
| ·Flow Shop调度问题 | 第33页 |
| ·局部搜索算法 | 第33-34页 |
| ·k-opt法 | 第33-34页 |
| ·模拟退火算法和禁忌搜索算法 | 第34页 |
| ·改进的协同免疫算法 | 第34-36页 |
| ·疫苗的提取 | 第34页 |
| ·疫苗的注射 | 第34-35页 |
| ·新的种群构造机制——80/20法则 | 第35-36页 |
| ·局部搜索算法 | 第36页 |
| ·改进的协同免疫算法的步骤 | 第36页 |
| ·仿真实验 | 第36-44页 |
| ·问题描述 | 第36页 |
| ·参数选取 | 第36-38页 |
| ·算法性能比较及实验结果 | 第38-43页 |
| ·结论分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于改进协同免疫算法的零等待Flow Shop调度问题研究 | 第45-60页 |
| ·具有零等待的Flow Shop调度 | 第45-46页 |
| ·问题描述 | 第45页 |
| ·数学模型 | 第45-46页 |
| ·研究工作 | 第46页 |
| ·改进的协同免疫算法 | 第46-55页 |
| ·单点交叉法 | 第47-48页 |
| ·局部交叉方法 | 第48-49页 |
| ·新的交叉方法-----全局交叉法 | 第49-52页 |
| ·三种交叉方法的优劣性分析 | 第52-55页 |
| ·改进的协同免疫算法的原理和算法步骤 | 第55页 |
| ·仿真实验 | 第55-59页 |
| ·问题描述 | 第55-56页 |
| ·参数选取 | 第56页 |
| ·算法性能比较及试验结果 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第71页 |