| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 重要缩略语说明 | 第14-15页 |
| 1 绪论 | 第15-25页 |
| 摘要 | 第15页 |
| 1.1 生产调度研究背景与意义 | 第15-19页 |
| 1.1.1 生产调度问题定义 | 第15-16页 |
| 1.1.2 生产调度问题分类 | 第16-17页 |
| 1.1.3 生产调度问题建模 | 第17页 |
| 1.1.4 典型生产调度系统工具包 | 第17-18页 |
| 1.1.5 传统调度方法面临的问题与挑战 | 第18-19页 |
| 1.2 基于数据的生产调度 | 第19-22页 |
| 1.2.1 基于数据的调度与传统调度的关系 | 第19-20页 |
| 1.2.2 基于数据的生产调度关键技术 | 第20-22页 |
| 1.3 本文主要创新点与组织结构 | 第22-24页 |
| 1.3.1 本文主要创新点 | 第22-23页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第23-24页 |
| 1.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 2 基于数据挖掘技术的生产调度优化问题研究综述 | 第25-35页 |
| 摘要 | 第25页 |
| 2.1 生产调度问题的传统优化方法 | 第25-27页 |
| 2.2 数据挖掘技术概述 | 第27-30页 |
| 2.3 基于数据挖掘技术的生产调度优化问题研究 | 第30-33页 |
| 2.3.1 基于数据挖掘技术的动态最优调度规则选择 | 第31-32页 |
| 2.3.2 基于数据挖掘技术的调度规则提取 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 3 基于Petri网建模与决策树分类技术的静态Job Shop调度规则提取 | 第35-55页 |
| 摘要 | 第35页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 作业车间调度问题 | 第36-37页 |
| 3.3 基于Petri网的静态Job Shop调度问题建模与优化 | 第37-43页 |
| 3.3.1 经典Petri网络 | 第37-40页 |
| 3.3.2 静态作业车间调度问题建模 | 第40-41页 |
| 3.3.3 基于Petri网的分支定界算法 | 第41-43页 |
| 3.4 静态作业车间调度规则挖掘 | 第43-48页 |
| 3.4.1 静态作业车间调度规则挖掘方法概述 | 第43-44页 |
| 3.4.2 目标调度模式定义 | 第44-45页 |
| 3.4.3 数据收集 | 第45-46页 |
| 3.4.4 构造输入属性集 | 第46-48页 |
| 3.4.5 分类模型构建 | 第48页 |
| 3.5 优先调度规则 | 第48-50页 |
| 3.5.1 决策树调度规则 | 第48-49页 |
| 3.5.2 组合调度规则 | 第49-50页 |
| 3.6 实验分析 | 第50-52页 |
| 3.6.1 实验对比1 | 第50-51页 |
| 3.6.2 实验对比2 | 第51-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-55页 |
| 4 基于极限学习机的动态Job Shop调度知识发现 | 第55-71页 |
| 摘要 | 第55页 |
| 4.1 引言 | 第55-56页 |
| 4.2 基于超启发式方法的调度规则生成 | 第56-58页 |
| 4.3 基于遗传算法的Job Shop优化调度方案生成 | 第58-59页 |
| 4.4 极限学习机 | 第59-61页 |
| 4.5 调度规则挖掘 | 第61-65页 |
| 4.5.1 目标调度模式定义 | 第62页 |
| 4.5.2 输入特征集 | 第62-63页 |
| 4.5.3 构造训练数据集 | 第63-64页 |
| 4.5.4 基于极限学习机的调度知识提取 | 第64-65页 |
| 4.6 案例仿真 | 第65-69页 |
| 4.6.1 仿真参数配置 | 第65-66页 |
| 4.6.2 对比方法 | 第66-67页 |
| 4.6.3 实验结果与讨论 | 第67-69页 |
| 4.7 本章小结 | 第69-71页 |
| 5 基于极限学习机的单阶段多产品批处理调度问题研究 | 第71-81页 |
| 摘要 | 第71页 |
| 5.1 引言 | 第71-72页 |
| 5.2 单阶段多产品批处理调度问题描述 | 第72-73页 |
| 5.3 基于遗传算法与启发式规则的SMSP调度优化 | 第73-75页 |
| 5.3.1 启发式规则 | 第73-74页 |
| 5.3.2 遗传算法 | 第74-75页 |
| 5.4 基于ELM算法的SMSP调度问题优化 | 第75-77页 |
| 5.4.1 调度知识定义 | 第75页 |
| 5.4.2 特征构造 | 第75-77页 |
| 5.4.3 调度知识模型构建 | 第77页 |
| 5.5 仿真实验 | 第77-79页 |
| 5.6 本章小结 | 第79-81页 |
| 6 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第81-82页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 作者在攻读硕士学位期间科研成果 | 第88页 |
