| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·生产调度问题研究现状 | 第14-17页 |
| ·冷轧平整机生产调度研究现状 | 第17页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第二章 冷轧平整机生产调度 | 第20-31页 |
| ·冷轧生产工艺和调度约束 | 第20-26页 |
| ·冷轧生产工艺 | 第20-23页 |
| ·冷轧平整机调度约束 | 第23-26页 |
| ·冷轧调度问题的数学模型 | 第26-30页 |
| ·PCTSP 模型 | 第26-27页 |
| ·冷轧平整机调度模型 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于动态规划的冷轧平整机调度问题分解合成机制 | 第31-40页 |
| ·动态规划算法原理 | 第31-32页 |
| ·冷轧平整机调度问题的分解 | 第32-37页 |
| ·冷轧轧辊模型和粗糙度变化曲线 | 第32-34页 |
| ·冷轧调度过程的分解和聚类 | 第34-37页 |
| ·基于动态规划的冷轧平整机调度问题合成策略 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 冷轧平整机调度的极值优化算法 | 第40-48页 |
| ·极值优化算法原理 | 第40-45页 |
| ·极值优化算法的由来 | 第40-43页 |
| ·极值优化算法的基本步骤与改进 | 第43-44页 |
| ·极值优化算法的特点 | 第44-45页 |
| ·冷轧平整机调度中的极值优化算法 | 第45-47页 |
| ·算法关键参数设计 | 第45-46页 |
| ·算法步骤 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于极值优化的遗传算法设计 | 第48-58页 |
| ·遗传算法介绍 | 第48-52页 |
| ·遗传算法的基本原理与概念 | 第48-50页 |
| ·遗传算法的步骤和实现 | 第50-52页 |
| ·基于极值优化的遗传算法 | 第52-57页 |
| ·关键参数设计 | 第52-55页 |
| ·混合算法步骤 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 算法验证与分析 | 第58-77页 |
| ·仿真环境和数据结构设计 | 第58-63页 |
| ·仿真环境和惩罚值定义 | 第58-60页 |
| ·数据结构设计 | 第60-63页 |
| ·极值优化算法的验证与分析 | 第63-68页 |
| ·程序流程 | 第63-65页 |
| ·极值优化算法结果分析 | 第65-68页 |
| ·基于极值优化的遗传算法验证与分析 | 第68-73页 |
| ·程序流程 | 第68-70页 |
| ·基于极值优化的遗传算法调度结果分析 | 第70-73页 |
| ·冷轧平整机调度问题整体仿真分析 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第七章 总结与展望 | 第77-81页 |
| ·全文总结 | 第77-79页 |
| ·研究展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 攻读硕士期间已发表或录用的论文 | 第87页 |