| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 课题研究的主要内容和方法 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的创新之处 | 第13页 |
| 1.4 本文内容安排和基本框架 | 第13-15页 |
| 1.4.1 本文内容安排 | 第13-14页 |
| 1.4.2 文章框架 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 日本式SERU与制造单元 | 第16-27页 |
| 2.1 日本式单元化生产 | 第16-19页 |
| 2.1.1 SERU相关综述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 制造单元生产方式变革 | 第17-19页 |
| 2.2 单元制造(CM)研究 | 第19-26页 |
| 2.2.1 制造单元设计 | 第20-21页 |
| 2.2.2 制造单元划分优化 | 第21-24页 |
| 2.2.3 影响制造单元数量划分的因素 | 第24-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 E/T惩罚的产品相关理论及智能优化算法理论阐述 | 第27-40页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 E/T惩罚的产品相关理论 | 第28-29页 |
| 3.3 教与学算法的研究现状 | 第29-30页 |
| 3.4 教与学算法简介 | 第30-32页 |
| 3.4.1 教的特征与过程 | 第31-32页 |
| 3.4.2 学的特征与过程 | 第32页 |
| 3.5 教与学算法的执行步骤及流程图 | 第32-33页 |
| 3.5.1 算法执行步骤 | 第32-33页 |
| 3.5.2 流程图 | 第33页 |
| 3.6 鸡群算法 | 第33-38页 |
| 3.6.1 基本原理 | 第34-35页 |
| 3.6.2 算法步骤 | 第35页 |
| 3.6.3 鸡群算法的研究 | 第35-37页 |
| 3.6.4 流程图 | 第37-38页 |
| 3.7 E/T惩罚的产品SERU数量优化问题数学模型 | 第38-39页 |
| 3.7.1 动态模型构建 | 第38页 |
| 3.7.2 模型假设 | 第38-39页 |
| 3.7.3 数学模型的建立 | 第39页 |
| 3.8 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 混合鸡群-教与学算法的设计与实现 | 第40-75页 |
| 4.1 混合鸡群-教与学算法 | 第40页 |
| 4.2 混合鸡群-教与学算法的具体步骤 | 第40-41页 |
| 4.3 基于混合鸡群-教与学算法的设计流程图 | 第41-42页 |
| 4.4 混合鸡群-教与学算法的参数设置 | 第42页 |
| 4.5 算例研究与对比实验 | 第42-74页 |
| 4.5.1 算例 | 第42-71页 |
| 4.5.2 对比实验结果 | 第71-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 5 结论和展望 | 第75-77页 |
| 5.1 总结 | 第75页 |
| 5.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-85页 |
| 附录 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读学位期间参加的研究工作和获得的学术成果 | 第88页 |