| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·生产调度问题特点及分类 | 第11-14页 |
| ·生产调度问题的特点 | 第11-12页 |
| ·生产调度问题的分类 | 第12-13页 |
| ·生产调度问题常用的性能指标 | 第13-14页 |
| ·生产调度中的不确定性及调度方案 | 第14-15页 |
| ·不确定因素分析 | 第14页 |
| ·不确定条件下的生产调度方案 | 第14-15页 |
| ·生产调度问题算法概述 | 第15-19页 |
| ·经典调度理论及方法 | 第15-16页 |
| ·基于人工智能技术的调度方法 | 第16-19页 |
| ·本课题的研究背景 | 第19页 |
| ·论文的内容安排 | 第19-20页 |
| ·本章小节 | 第20-21页 |
| 第2章 混合微粒群算法 | 第21-43页 |
| ·微粒群算法基本原理 | 第21-29页 |
| ·仿生学和智能优化算法 | 第21-22页 |
| ·微粒群算法的起源 | 第22-23页 |
| ·微粒群算法的基本原理 | 第23-25页 |
| ·微粒群算法参数设定原则 | 第25-26页 |
| ·微粒群算法的改进 | 第26-28页 |
| ·微粒群算法的特点 | 第28-29页 |
| ·混合微粒群算法设计 | 第29-42页 |
| ·算法的提出 | 第29-30页 |
| ·算法的具体设计 | 第30-35页 |
| ·算法流程 | 第35-38页 |
| ·算法参数选择原则 | 第38-39页 |
| ·对参数选择的仿真验证 | 第39-42页 |
| ·本章小节 | 第42-43页 |
| 第3章 基于混合微粒群算法处理加工时间不确定Flow-Shop鲁棒调度问题 | 第43-56页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·加工时间不确定的Flow-Shop调度问题(FSSP) | 第44-47页 |
| ·模糊数的操作 | 第44页 |
| ·问题描述 | 第44-46页 |
| ·鲁棒目标函数设计 | 第46-47页 |
| ·基于混合微粒群算法处理加工时间不确定的单目标鲁棒FSSP | 第47-50页 |
| ·基于混合微粒群算法处理加工时间不确定的双目标鲁棒FSSP | 第50-54页 |
| ·多目标问题处理方法 | 第50页 |
| ·带约束多目标问题数学模型 | 第50-51页 |
| ·加工时间不确定的鲁棒FSSP数学模型 | 第51-52页 |
| ·处理多目标优化问题的方法 | 第52-54页 |
| ·仿真实验与分析 | 第54页 |
| ·本章小节 | 第54-56页 |
| 第4章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间已发表的学术论文 | 第64页 |
| 攻读硕士学位期间参加的学术活动 | 第64-65页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第65页 |
