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若干单件订单接受与加工调度问题及其优化方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
1 绪论第15-29页
    1.1 研究背景及意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状及分析第16-21页
        1.2.1 单件订单接受与加工调度问题研究第17-19页
        1.2.2 具有分类订单的加工调度问题研究第19-20页
        1.2.3 考虑转包决策的单件订单加工调度问题研究第20-21页
    1.3 求解NP-hard问题的优化方法第21-24页
        1.3.1 精确算法第21-22页
        1.3.2 近似算法第22-24页
    1.4 研究动机、研究内容及创新之处第24-29页
        1.4.1 研究动机第24-25页
        1.4.2 研究内容第25-27页
        1.4.3 创新之处第27-29页
2 带强制交货期的单机分类订单接受与加工调度问题第29-52页
    2.1 引言第29页
    2.2 问题描述与建模第29-31页
    2.3 优化性质第31-32页
    2.4 基本人工蜂群算法第32-35页
        2.4.1 编码和适应度函数第33-34页
        2.4.2 初始化种群第34页
        2.4.3 邻域搜索第34-35页
        2.4.4 算法流程第35页
    2.5 改进人工蜂群算法第35-40页
        2.5.1 初始化种群第35-36页
        2.5.2 自适应选择策略第36-37页
        2.5.3 二元锦标赛选择策略第37页
        2.5.4 局部搜索第37-38页
        2.5.5 摒弃机制第38-39页
        2.5.6 算法流程第39-40页
    2.6 实验仿真分析第40-50页
        2.6.1 实验设计和参数设置第40-41页
        2.6.2 改进策略分析第41-43页
        2.6.3 实验结果与分析第43-50页
    2.7 本章小结第50-52页
3 可滞后完工的单机分类订单接受与加工调度问题第52-67页
    3.1 引言第52页
    3.2 问题描述与建模第52-54页
    3.3 拉格朗日松弛启发式算法第54-60页
        3.3.1 上界松弛及改进第54-55页
        3.3.2 松弛问题求解第55-57页
        3.3.3 次梯度算法第57页
        3.3.4 构造可行解第57-59页
        3.3.5 算法流程第59-60页
    3.4 实验仿真分析第60-66页
        3.4.1 实验设计第60页
        3.4.2 参数设置第60-61页
        3.4.3 实验结果与分析第61-66页
    3.5 本章小结第66-67页
4 两阶段流水车间单件订单接受与加工调度问题第67-90页
    4.1 引言第67页
    4.2 问题描述与建模第67-70页
    4.3 分支定界算法第70-78页
        4.3.1 分支与剪枝第71-72页
        4.3.2 下界估计第72-73页
        4.3.3 上界估计第73-74页
        4.3.4 优势规则第74-77页
        4.3.5 算法流程第77-78页
    4.4 实验仿真分析第78-89页
        4.4.1 实验设计第78-79页
        4.4.2 实验结果与分析第79-89页
    4.5 本章小结第89-90页
5 考虑转包决策的单件订单接受与加工调度问题第90-109页
    5.1 引言第90页
    5.2 问题描述与建模第90-92页
    5.3 启发式算法第92-96页
        5.3.1 m-EDD算法第92-93页
        5.3.2 LR启发式算法第93-96页
    5.4 候鸟优化算法第96-101页
        5.4.1 编码与评价第97-98页
        5.4.2 初始种群第98页
        5.4.3 邻域搜索第98-99页
        5.4.4 局部搜索第99-100页
        5.4.5 重置机制第100页
        5.4.6 算法流程第100-101页
    5.5 实验仿真分析第101-108页
        5.5.1 实验设计第101-102页
        5.5.2 参数设置第102页
        5.5.3 实验结果与分析第102-108页
    5.6 本章小结第108-109页
6 总结与展望第109-112页
    6.1 总结第109-110页
    6.2 展望第110-112页
致谢第112-113页
参考文献第113-127页
附录第127页

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