| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·生产调度问题产生背景 | 第9页 |
| ·带有重入式的生产调度问题 | 第9-10页 |
| ·多目标优化方法的发展历史和研究现状 | 第10页 |
| ·多目标优化问题概述 | 第10-14页 |
| ·多目标优化的基本概念 | 第12页 |
| ·多目标问题的研究难点 | 第12-13页 |
| ·多目标进化算法研究现状 | 第13-14页 |
| ·问题的结构和特性 | 第14页 |
| ·本论文的研究目标及组织结构 | 第14-17页 |
| ·本论文的研究目标 | 第14-15页 |
| ·本论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 2 进化算法综述 | 第17-23页 |
| ·进化算法概述 | 第17页 |
| ·进化算法的发展历史 | 第17-18页 |
| ·多目标进化算法的设计机制 | 第18-20页 |
| ·收敛性 | 第19页 |
| ·适度值分配机制 | 第19-20页 |
| ·精英机制 | 第20页 |
| ·多目标优化问题的基本求解方法 | 第20-22页 |
| ·基于偏好方法求解 | 第21-22页 |
| ·产生式方法求解 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 带有重入式流水车间生产调度问题 | 第23-29页 |
| ·带有重入式的生产调度 | 第23页 |
| ·问题模型定义 | 第23-24页 |
| ·基于遗传算法的RFSP求解 | 第24-25页 |
| ·改进的遗传算法 | 第25-27页 |
| ·实验比较 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 4 多目标生产调度优化问题 | 第29-33页 |
| ·多目标生产调度问题背景 | 第29-30页 |
| ·多目标生产调度问题的定义 | 第30-31页 |
| ·多目标生产调度问题的解决方法 | 第31-32页 |
| ·基于运筹学的方法 | 第31页 |
| ·基于人工智能的方法 | 第31页 |
| ·基于进化算法的方法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 5 基于Pareto排序的多目标进化算法 | 第33-47页 |
| ·Pareto排序方法概述 | 第33-37页 |
| ·Pareto最优解 | 第33-34页 |
| ·Pareto前沿解 | 第34-35页 |
| ·拥挤距离 | 第35-37页 |
| ·局部搜索策略(local search strategy) | 第37-40页 |
| ·选择策略(selection strategy) | 第40-43页 |
| ·轮盘赌选择(roulette wheel selection) | 第40-41页 |
| ·锦标赛选择(tournament selection) | 第41-42页 |
| ·选择算子的定义 | 第42-43页 |
| ·算法具体流程 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 6 算法在流水车间问题中的应用 | 第47-53页 |
| ·生产调度建模 | 第47-48页 |
| ·生产调度问题编码方式 | 第48-51页 |
| ·适度值的确立 | 第48-49页 |
| ·遗传操作 | 第49-51页 |
| ·实验仿真对比 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 7 问题测试以及结果比较 | 第53-58页 |
| ·算法性能评价 | 第53-54页 |
| ·评价实例 | 第54-56页 |
| ·测试问题和性能评价方法 | 第54-55页 |
| ·比较其他多目标进化算法 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
