| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·选题背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·精确类算法 | 第9页 |
| ·启发式算法 | 第9-11页 |
| ·本文研究内容和技术路线 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第11页 |
| ·技术路线 | 第11-13页 |
| 2 资源约束项目调度问题及求解方法对比 | 第13-19页 |
| ·资源约束项目调度问题概述 | 第13-15页 |
| ·项目调度的资源类型 | 第13页 |
| ·项目调度的目标函数 | 第13-14页 |
| ·项目调度的模型类别 | 第14-15页 |
| ·经典RCPSP 的模型 | 第15-16页 |
| ·求解RCPSP 的智能优化方法对比 | 第16-19页 |
| 3 差分进化粒子群算法求解 RCPSP | 第19-33页 |
| ·粒子群算法基本理论 | 第19-24页 |
| ·粒子群算法原理 | 第19-20页 |
| ·粒子群算法的参数 | 第20-22页 |
| ·粒子群算法的求解步骤 | 第22-24页 |
| ·差分进化粒子群算法 | 第24-28页 |
| ·差分进化算法 | 第24-25页 |
| ·差分进化粒子群算法 | 第25-28页 |
| ·DEPSO 算法求解经典RCPSP | 第28-33页 |
| ·算法设计 | 第28-30页 |
| ·算例计算及结果分析 | 第30-33页 |
| 4 基于云模型的差分进化粒子群算法求解 RCPSP | 第33-46页 |
| ·基于云模型的差分进化粒子群算法 | 第33-43页 |
| ·云模型简介 | 第33-35页 |
| ·基于云模型的差分进化粒子群算法 | 第35-39页 |
| ·c-DEPSO 的性能测试 | 第39-43页 |
| ·云差分进化粒子群算法求解经典RCPSP | 第43-46页 |
| ·求解经典RCPSP 的算法设计 | 第43-44页 |
| ·算例计算及结果分析 | 第44-46页 |
| 5 案例研究 | 第46-55页 |
| ·项目背景 | 第46-47页 |
| ·摩托车产品开发项目调度 | 第47-55页 |
| ·摩托车产品开发项目调度现状 | 第47-49页 |
| ·改进粒子群算法求解产品开发项目调度问题 | 第49-55页 |
| 6 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第62页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第62页 |