| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状、发展动态 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 供应链调度问题及相关智能优化算法综述 | 第17-23页 |
| 2.1 供应链调度 | 第17-19页 |
| 2.2 本文涉及的智能优化算法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 遗传算法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 粒子群算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 混合蛙跳算法 | 第21-23页 |
| 第3章 考虑车容约束的制造与运输集成调度问题 | 第23-57页 |
| 3.1 问题描述 | 第23页 |
| 3.2 问题假设与定义 | 第23-24页 |
| 3.3 问题的性质分析 | 第24-28页 |
| 3.4 问题模型 | 第28-30页 |
| 3.4.1 符号定义 | 第28-29页 |
| 3.4.2 数学模型 | 第29-30页 |
| 3.5 算法设计与求解 | 第30-57页 |
| 3.5.1 遗传算法设计与实验结果 | 第30-38页 |
| 3.5.2 粒子群算法设计与实验结果 | 第38-44页 |
| 3.5.3 混合蛙跳算法设计与实验结果 | 第44-47页 |
| 3.5.4 算法分析 | 第47-50页 |
| 3.5.5 综合分析 | 第50-57页 |
| 第4章 考虑车容和运输时间约束的制造与运输集成调度问题 | 第57-79页 |
| 4.1 问题描述 | 第57页 |
| 4.2 问题假设与定义 | 第57页 |
| 4.3 问题的性质分析 | 第57-58页 |
| 4.4 问题模型 | 第58-60页 |
| 4.4.1 符号定义 | 第58-59页 |
| 4.4.2 数学模型 | 第59-60页 |
| 4.5 算法设计与求解 | 第60-79页 |
| 4.5.1 遗传算法设计与实验结果 | 第60-65页 |
| 4.5.2 粒子群算法设计与实验结果 | 第65-67页 |
| 4.5.3 混合蛙跳算法设计与实验结果 | 第67-68页 |
| 4.5.4 算法分析 | 第68-69页 |
| 4.5.5 综合分析 | 第69-79页 |
| 第5章 考虑车容和库存约束的制造与运输集成调度问题 | 第79-95页 |
| 5.1 问题描述 | 第79页 |
| 5.2 问题假设与定义 | 第79页 |
| 5.3 问题的性质分析 | 第79-82页 |
| 5.4 问题模型 | 第82-84页 |
| 5.4.1 符号定义 | 第82-83页 |
| 5.4.2 数学模型 | 第83-84页 |
| 5.5 算法设计与求解 | 第84-95页 |
| 5.5.1 遗传算法设计与实验结果 | 第84-86页 |
| 5.5.2 粒子群算法设计与实验结果 | 第86页 |
| 5.5.3 混合蛙跳算法设计与实验结果 | 第86-87页 |
| 5.5.4 算法分析 | 第87-88页 |
| 5.5.5 综合分析 | 第88-95页 |
| 第6章 考虑车容、库存和运输时间约束的制造与运输集成调度问题 | 第95-105页 |
| 6.1 问题描述 | 第95页 |
| 6.2 工件尺寸不同情况下的算法设计与求解 | 第95-99页 |
| 6.2.1 遗传算法设计与实验结果 | 第95-96页 |
| 6.2.2 粒子群算法设计与实验结果 | 第96-97页 |
| 6.2.3 混合蛙跳算法设计与实验结果 | 第97页 |
| 6.2.4 算法分析 | 第97-99页 |
| 6.3 工件尺寸相同情况下的算法设计与求解 | 第99-105页 |
| 6.3.1 遗传算法设计与实验结果 | 第99-100页 |
| 6.3.2 粒子群算法设计与实验结果 | 第100-101页 |
| 6.3.3 混合蛙跳算法设计与实验结果 | 第101页 |
| 6.3.4 算法分析 | 第101-105页 |
| 第7章 总结与展望 | 第105-107页 |
| 7.1 总结 | 第105页 |
| 7.2 展望 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
| 附录 | 第115-128页 |
| 附录A | 第115-122页 |
| 附录B | 第122-128页 |
