| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-26页 |
| ·生产调度的概念 | 第11-12页 |
| ·生产调度问题的分类及描述 | 第12-16页 |
| ·生产调度问题的研究方法及现状 | 第16-22页 |
| ·生产调度问题的研究热点 | 第22-23页 |
| ·存在问题 | 第23-24页 |
| ·论文研究意义及主要内容 | 第24-26页 |
| 2 Job-shop调度问题研究 | 第26-52页 |
| ·Job-shop问题描述 | 第26-28页 |
| ·Job-shop问题分类 | 第28-31页 |
| ·Job-shop问题的编码 | 第31-33页 |
| ·基于工序动态优先级的快速Job-shop调度算法 | 第33-38页 |
| ·问题分析 | 第33-34页 |
| ·优先级确定策略 | 第34-35页 |
| ·调度算法设计 | 第35-36页 |
| ·算法复杂度分析 | 第36页 |
| ·实验分析与结论 | 第36-38页 |
| ·求解Job-shop调度问题的微粒群优化算法 | 第38-51页 |
| ·微粒群算法概述 | 第39页 |
| ·编码与解码 | 第39-42页 |
| ·邻域搜索 | 第42-45页 |
| ·模拟退火搜索算法设计 | 第45-46页 |
| ·混合PSO算法步骤 | 第46页 |
| ·实验分析与结论 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 3 柔性Job-shop调度问题研究 | 第52-70页 |
| ·柔性Job-shop调度问题描述 | 第52-53页 |
| ·柔性Job-shop调度问题的研究现状 | 第53-54页 |
| ·求解柔性Job-shop调度问题的混合微粒群算法 | 第54-65页 |
| ·微粒编码及解码 | 第55-56页 |
| ·微粒更新公式定义 | 第56-57页 |
| ·微粒群的初始化算法 | 第57-58页 |
| ·局部搜索算法 | 第58-59页 |
| ·混合算法框架 | 第59-60页 |
| ·实验分析与结论 | 第60-65页 |
| ·协同进化的微粒群优化算法求解柔性Job-shop调度问题 | 第65-69页 |
| ·协同进化模型 | 第65-66页 |
| ·协同进化PSO算法的流程图 | 第66-68页 |
| ·实验分析与结论 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 4 无等待流水调度问题研究 | 第70-84页 |
| ·无等待流水调度问题描述 | 第70-71页 |
| ·无等待流水调度问题研究现状 | 第71-72页 |
| ·无等待流水调度问题特点及性质 | 第72-73页 |
| ·求解无等待搜索调度问题的邻域迭代搜索算法 | 第73-79页 |
| ·邻域迭代搜索算法 | 第73页 |
| ·初始解构造算法 | 第73-74页 |
| ·最佳插入迭代算法 | 第74-75页 |
| ·贪婪交换迭代算法 | 第75-76页 |
| ·实验分析与结论 | 第76-79页 |
| ·求解无等待流水调度问题的单亲遗传算法 | 第79-82页 |
| ·问题特点分析 | 第79-80页 |
| ·单亲遗传算法的设计 | 第80-81页 |
| ·实验分析与结论 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 5 求解生产调度问题的迭代搜索算法动态混合策略 | 第84-99页 |
| ·混合算法研究现状 | 第84-85页 |
| ·问题描述 | 第85-86页 |
| ·迭代搜索算法动态混合实现思路 | 第86-95页 |
| ·生产调度问题建模 | 第86页 |
| ·迭代搜索算法框架研究 | 第86-90页 |
| ·混合算法的框架设计 | 第90-92页 |
| ·知识表示与获取 | 第92-95页 |
| ·基于多代理机制的算法动态混合策略 | 第95-96页 |
| ·实验分析与结论 | 第96-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 6 总结与展望 | 第99-101页 |
| 创新点摘要 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-110页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第110-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 作者简介 | 第113-114页 |
