| 中文摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 课题研究目标、研究内容 | 第15页 |
| 1.4 采取的研究方法、技术路线 | 第15-16页 |
| 1.5 论文结构和主要内容 | 第16-18页 |
| 第2章 U型拆卸线平衡问题概述及其数学模型 | 第18-27页 |
| 2.1 U型拆卸线概述 | 第18-20页 |
| 2.1.1 U型拆卸线布局 | 第18-19页 |
| 2.1.2 U型拆卸线不确定性分析 | 第19-20页 |
| 2.2 U型拆卸线平衡问题概述 | 第20-26页 |
| 2.2.1 U型拆卸线平衡问题数学模型 | 第20-24页 |
| 2.2.2 U型拆卸线约束条件 | 第24-25页 |
| 2.2.3 零件拆卸图表示方法 | 第25-26页 |
| 2.3 U型拆卸线平衡问题求解复杂性研究 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 混合搜索机制的人工蜂群算法研究 | 第27-35页 |
| 3.1 人工蜂群算法介绍 | 第27-31页 |
| 3.1.1 人工蜂群算法的理论介绍 | 第27-28页 |
| 3.1.2 人工蜂群算法的基本框架 | 第28-30页 |
| 3.1.3 人工蜂群算法的参数设置 | 第30-31页 |
| 3.2 粒子群算法介绍 | 第31-32页 |
| 3.3 混合搜索机制介绍 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 混合搜索机制的人工蜂群算法设计 | 第35-62页 |
| 4.1 初始解构造 | 第35-37页 |
| 4.1.1 基于任务属性优先的初始解构造 | 第35-36页 |
| 4.1.2 基于随机选择的可行解构造 | 第36-37页 |
| 4.2 目标函数计算 | 第37-39页 |
| 4.3 蜂群更新策略 | 第39-42页 |
| 4.3.1 自身学习更新 | 第39-40页 |
| 4.3.2 全局学习更新 | 第40-41页 |
| 4.3.3 局部极值修正 | 第41-42页 |
| 4.4 算法测试 | 第42-61页 |
| 4.4.1 无优先关系约束的测试问题 | 第42-46页 |
| 4.4.2 基于优先关系约束的测试问题 | 第46-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 考虑随机作业时间的U型平衡问题 | 第62-68页 |
| 5.1 随机型拆卸线平衡问题描述 | 第62-64页 |
| 5.2 混合搜索机制蜂群算法在随机型拆卸线中的应用 | 第64-67页 |
| 5.2.1 随机型拆卸线算例分析 | 第64页 |
| 5.2.2 随机型拆卸线实例研究 | 第64-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论与展望 | 第68-70页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第75页 |