| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| ·研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·生产调度问题的描述 | 第10-17页 |
| ·调度问题的概念及功能特点 | 第11-12页 |
| ·生产调度问题的分类 | 第12-13页 |
| ·典型的生产调度问题及研究现状 | 第13-17页 |
| ·本文的研究内容和结构安排 | 第17-20页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文的结构框架 | 第18-20页 |
| 第2章 调度问题的主要研究方法 | 第20-30页 |
| ·数学规划方法 | 第20-21页 |
| ·基于规则的方法 | 第21-22页 |
| ·基于系统仿真的方法 | 第22页 |
| ·基于人工智能的方法 | 第22-27页 |
| ·智能调度专家系统 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络方法 | 第23-24页 |
| ·计算智能方法 | 第24-27页 |
| ·随机邻域搜索方法 | 第27-28页 |
| ·异步智能算法 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于APSO的以TFT为目标的Flow Shop调度问题研究 | 第30-46页 |
| ·以TFT为目标函数的置换Flow Shop问题 | 第30-31页 |
| ·粒子群优化算法 | 第31-34页 |
| ·粒子群优化算法的基本思想 | 第31-32页 |
| ·粒子群优化算法的数学描述与实现 | 第32-34页 |
| ·异步粒子群优化算法APSO | 第34-39页 |
| ·基于最小位置值的二维粒子表示 | 第35-36页 |
| ·种群初始化 | 第36页 |
| ·粒子群优化算法中的邻域结构 | 第36-38页 |
| ·粒子群优化算法中的异步进化机制 | 第38-39页 |
| ·仿真实验 | 第39-45页 |
| ·仿真实例 | 第39页 |
| ·参数选取 | 第39-41页 |
| ·算法分析与比较 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于ASFLA的以Makespan为目标Flow Shop调度问题研究 | 第46-59页 |
| ·以Makespan为目标函数的置换Flow Shop调度问题 | 第46页 |
| ·蛙跳算法概述 | 第46-52页 |
| ·基本的蛙跳算法 | 第46-50页 |
| ·改进的蛙跳算法NSFLA | 第50-52页 |
| ·异步蛙跳算法ASFLA | 第52-53页 |
| ·仿真实验 | 第53-58页 |
| ·仿真实例 | 第54页 |
| ·参数选择 | 第54-55页 |
| ·算法比较与分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于AGLA的以TFT为目标的模糊Flow Shop调度问题研究 | 第59-69页 |
| ·模糊Flow Shop问题的研究现状 | 第59-60页 |
| ·加工时间不确定的Flow Shop问题的数学模型 | 第60-61页 |
| ·模糊数定义及操作 | 第60-61页 |
| ·数学模型 | 第61页 |
| ·异步遗传局部搜索算法ALGA | 第61-64页 |
| ·生成初始种群 | 第62页 |
| ·异步进化机制AE | 第62-64页 |
| ·重启策略 | 第64页 |
| ·仿真实验与结果 | 第64-68页 |
| ·参数选择 | 第64页 |
| ·算法比较与分析 | 第64-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·研究总结 | 第69页 |
| ·研究展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第80页 |
