| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 基本的生产批调度问题 | 第15-16页 |
| 1.2.2 生产与运输协同调度问题 | 第16-18页 |
| 1.3 研究内容与结构安排 | 第18-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第18-19页 |
| 第二章 理论基础 | 第19-25页 |
| 2.1 基本的批调度问题 | 第19页 |
| 2.2 生产与运输协同调度定义与分类 | 第19-21页 |
| 2.2.1 生产与运输协同调度的定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 生产与运输协同调度问题的分类 | 第20-21页 |
| 2.3 生产与运输协同调度问题的方法 | 第21-24页 |
| 2.3.1 启发式算法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 人工智能算法 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 考虑分布式仓库的单机生产运输协同调度问题 | 第25-40页 |
| 3.1 问题描述和数学模型 | 第25-28页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第25-26页 |
| 3.1.2 数学模型 | 第26-27页 |
| 3.1.3 模型分析 | 第27-28页 |
| 3.2 离散粒子群算法 | 第28-30页 |
| 3.3 考虑分布式仓库的单机生产运输协同调度问题的离散粒子群算法 | 第30-33页 |
| 3.3.1 编码方案及初始化 | 第30-31页 |
| 3.3.2 粒子适应度的计算 | 第31-32页 |
| 3.3.3 算法描述 | 第32页 |
| 3.3.4 算法流程 | 第32-33页 |
| 3.4 改进离散粒子群算法 | 第33-36页 |
| 3.4.1 算法描述 | 第33-35页 |
| 3.4.2 算法流程 | 第35-36页 |
| 3.5 仿真实例与结果分析 | 第36-40页 |
| 3.5.1 产生测试实例的方法 | 第36-37页 |
| 3.5.2 算法参数设置 | 第37页 |
| 3.5.3 算法比较 | 第37-40页 |
| 第四章 考虑分布式仓库的平行机生产运输协同调度问题 | 第40-57页 |
| 4.1 问题描述和数学模型 | 第40-43页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第40-41页 |
| 4.1.2 数学模型 | 第41-43页 |
| 4.1.3 模型分析 | 第43页 |
| 4.2 考虑分布式仓库的平行机生产运输协同的离散粒子群算法及改进算法 | 第43-48页 |
| 4.2.1 编码方案及初始化 | 第43页 |
| 4.2.2 粒子适应度的计算 | 第43-46页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第46-48页 |
| 4.3 仿真实验与结果分析 | 第48-57页 |
| 4.3.1 产生测试实例的方法 | 第48-49页 |
| 4.3.2 算法参数设置 | 第49-50页 |
| 4.3.3 算法比较 | 第50-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57页 |
| 5.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第62-63页 |
