| 第一章 绪论 | 第1-21页 |
| 1．1 引言 | 第8页 |
| 1．2 生产调度问题 | 第8-10页 |
| 1．3 车间调度问题 | 第10-20页 |
| 1．3．1 车间调度问题描述 | 第10-11页 |
| 1．3．2 车间调度问题的特点 | 第11页 |
| 1．3．3 车间调度问题的优化方法 | 第11-18页 |
| 1．3．4 车间调度问题的调度策略 | 第18-20页 |
| 1．4 本文的工作 | 第20-21页 |
| 第二章 遗传算法 | 第21-31页 |
| 2．1 引言 | 第21页 |
| 2．2 遗传算法的生物学背景 | 第21-22页 |
| 2．3 遗传算法的基本步骤和处理流程 | 第22-23页 |
| 2．4 遗传算法的基本概念 | 第23页 |
| 2．5 适应度函数 | 第23-25页 |
| 2．6 遗传算法的基因操作 | 第25-28页 |
| 2．6．1 选择算子 | 第25-27页 |
| 2．6．2 交叉算子 | 第27页 |
| 2．6．3 变异算子 | 第27-28页 |
| 2．7 遗传算法控制参数设定 | 第28-29页 |
| 2．8 遗传算法的特点及理论 | 第29-30页 |
| 2．9 小结 | 第30-31页 |
| 第三章 流水车间调度 | 第31-51页 |
| 3．1 引言 | 第31页 |
| 3．2 流水车间调度问题描述 | 第31-32页 |
| 3．3 流水车间调度问题的启发式算法 | 第32-34页 |
| 3．4 基于遗传算法的流水车间调度 | 第34-38页 |
| 3．4．1 遗传算法设计 | 第34-37页 |
| 3．4．2 仿真例子 | 第37-38页 |
| 3．5 混合流水车间调度 | 第38-44页 |
| 3．5．1 混合Flow Shop调度问题的遗传算法编码方法 | 第38-40页 |
| 3．5．2 基于遗传算法的求解方法 | 第40-41页 |
| 3．5．3 汽车发动机厂金加工车间调度实例 | 第41-44页 |
| 3．6 模糊流水车间调度问题的遗传算法 | 第44-50页 |
| 3．6．1 模糊流水车间调度问题 | 第44-47页 |
| 3．6．2 模糊流水车间调度问题的遗传算法求解方法 | 第47-50页 |
| 3．7 小结 | 第50-51页 |
| 第四章 作业车间调度 | 第51-64页 |
| 4．1 引言 | 第51页 |
| 4．2 作业车间问题描述 | 第51-52页 |
| 4．3 作业车间调度问题的遗传算法 | 第52-63页 |
| 4．3．1 编码方式 | 第52-62页 |
| 4．3．2 性能比较 | 第62-63页 |
| 4．4 小结 | 第63-64页 |
| 第五章 机器调度问题中的提前/拖期调度 | 第64-79页 |
| 5．1 引言 | 第64页 |
| 5．2 单机提前/拖期调度问题描述 | 第64-65页 |
| 5．3 单机提前/拖期调度问题的研究现状 | 第65-66页 |
| 5．4 并行多机提前/拖期调度问题 | 第66-78页 |
| 5．4．1 并行多机提前/拖期调度问题描述 | 第66-67页 |
| 5．4．2 并行多机提前／拖期调度问题研究现状 | 第67页 |
| 5．4．3 基于遗传算法的并行多机提前／拖期调度问题求解策略 | 第67-78页 |
| 5．5 小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 作者在攻读硕士学位期间完成的论文 | 第89页 |
