| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| 1．1 概述 | 第6页 |
| 1．1．1 课题来源 | 第6页 |
| 1．1．2 课题的研究意义 | 第6页 |
| 1．2 车间调度方法的国内外研究现状及分析 | 第6-11页 |
| 1．2．1 车间调度问题的建模方法 | 第7-8页 |
| 1．2．2 车间调度问题的研究方法 | 第8-11页 |
| 1．2．3 车间调度问题的研究策略 | 第11页 |
| 1．3 本文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 遗传算法技术研究 | 第13-22页 |
| 2．1 引言 | 第13页 |
| 2．2 遗传算法理论基础 | 第13-15页 |
| 2．2．1 遗传算法的生物学背景 | 第13-14页 |
| 2．2．2 遗传算法的基本概念与处理步骤 | 第14-15页 |
| 2．3 适应度函数 | 第15-16页 |
| 2．3．1 目标函数映射成适应度函数 | 第15页 |
| 2．3．2 适应度定标 | 第15-16页 |
| 2．4 遗传算法的基因操作 | 第16-19页 |
| 2．4．1 选择算子 | 第16-18页 |
| 2．4．2 交叉算子 | 第18页 |
| 2．4．3 变异算子 | 第18-19页 |
| 2．5 遗传算法的控制参数设定 | 第19-20页 |
| 2．6 遗传算法的特点及相关理论问题 | 第20-21页 |
| 2．6．1 遗传算法的特点 | 第20页 |
| 2．6．2 遗传算法的相关理论问题 | 第20-21页 |
| 2．7 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 面向绿色制造的作业车间调度方法研究 | 第22-42页 |
| 3．1 引言 | 第22页 |
| 3．2 作业车间调度问题描述 | 第22-23页 |
| 3．3 嫁接遗传算法解决面向绿色制造的作业车间调度 | 第23-29页 |
| 3．3．1 嫁接遗传算法设计 | 第23-25页 |
| 3．3．2 嫁接遗传算法在作业车间调度问题中的应用 | 第25-29页 |
| 3．4 面向绿色制造的多资源作业车间调度问题 | 第29-36页 |
| 3．4．1 问题描述 | 第30页 |
| 3．4．2 混合式嫁接遗传算法设计描述 | 第30-33页 |
| 3．4．3 仿真分析 | 第33-36页 |
| 3．5 面向绿色制造的作业车间双向调度优化问题 | 第36-41页 |
| 3．5．1 双向调度问题描述 | 第36页 |
| 3．5．2 双向调度的遗传算法设计 | 第36-39页 |
| 3．5．3 仿真设计 | 第39-41页 |
| 3．6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 面向绿色制造的流水车间调度方法研究 | 第42-64页 |
| 4．1 引言 | 第42页 |
| 4．2 流水车间调度问题描述 | 第42-43页 |
| 4．3 解决流水车间调度问题的启发式算法及遗传算法 | 第43-47页 |
| 4．3．1 解决流水车间调度问题的几种启发式算法 | 第43-45页 |
| 4．3．2 解决流水车间调度的遗传算法 | 第45-47页 |
| 4．3．2．1 流水车间调度的遗传算法总体设计思路 | 第45-47页 |
| 4．4 混合式遗传算法解决面向绿色制造的确定型流水车间调度 | 第47-53页 |
| 4．4．1 遗传算法与邻域搜索结合的混合算法 | 第47-49页 |
| 4．4．2 经改进的混合算法 | 第49-51页 |
| 4．4．3 算例及实验对比结果 | 第51-53页 |
| 4．5 面向绿色制造的模糊型流水车间调度问题 | 第53-58页 |
| 4．5．1 模糊型流水车间调度数学模型 | 第53-56页 |
| 4．5．2 模糊型流水车间调度遗传算法设计思路 | 第56-57页 |
| 4．5．3 仿真设计 | 第57-58页 |
| 4．6 面向绿色制造的流水车间作业排序问题 | 第58-63页 |
| 4．6．1 算法描述 | 第58-61页 |
| 4．6．2 算例分析 | 第61-63页 |
| 4．7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 论文总结与展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及从事的科研工作 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
