| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 生产调度问题的研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 生产调度问题的描述与分类 | 第14-16页 |
| 1.3 生产调度问题的常用求解方法 | 第16-21页 |
| 1.3.1 精确求解方法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 启发式方法 | 第17-19页 |
| 1.3.3 智能优化方法 | 第19-21页 |
| 1.4 本文的主要内容与组织结构 | 第21-23页 |
| 第2章 蚁群算法求解JOB SHOP 问题的机器分解方法 | 第23-40页 |
| 2.1 蚁群算法的机制与原理 | 第23-25页 |
| 2.2 经典JOB SHOP 问题的描述 | 第25-26页 |
| 2.3 基本蚁群算法的流程及参数设定 | 第26-31页 |
| 2.3.1 析取图描述 | 第26-29页 |
| 2.3.2 算法流程 | 第29-31页 |
| 2.4 改进蚁群算法求解JOB SHOP 问题 | 第31-36页 |
| 2.4.1 改进思路 | 第31-32页 |
| 2.4.2 算法流程 | 第32-36页 |
| 2.5 仿真分析 | 第36-39页 |
| 2.5.1 性能比较 | 第36-38页 |
| 2.5.2 λ 对算法性能的影响 | 第38-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 确定性环境JOB SHOP 问题的蚁群-滚动算法求解 | 第40-55页 |
| 3.1 引言 | 第40-41页 |
| 3.2 滚动调度思想起源——预测控制 | 第41-43页 |
| 3.3 蚁群-滚动算法求解静态JOB SHOP 问题 | 第43-49页 |
| 3.3.1 蚁群-滚动算法之场景预测 | 第43-44页 |
| 3.3.2 蚁群-滚动算法之滚动窗口优化 | 第44-49页 |
| 3.3.3 蚁群-滚动算法之反馈初始化 | 第49页 |
| 3.4 仿真分析 | 第49-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 不确定性环境JOB SHOP 问题的蚁群-滚动算法求解 | 第55-81页 |
| 4.1 引言 | 第55-56页 |
| 4.2 基于事件驱动的仿真模型 | 第56-67页 |
| 4.2.1 事件驱动机理 | 第56-57页 |
| 4.2.2 事件定义与机理 | 第57-59页 |
| 4.2.3 仿真模型结构 | 第59-64页 |
| 4.2.4 仿真过程 | 第64-66页 |
| 4.2.5 滚动调度的仿真系统结构 | 第66-67页 |
| 4.3 动态JOB SHOP 问题的描述 | 第67-68页 |
| 4.4 动态JOB SHOP 问题的蚁群-滚动算法求解 | 第68-71页 |
| 4.5 仿真分析 | 第71-79页 |
| 4.5.1 机器的损坏与修复 | 第73-78页 |
| 4.5.2 新工件的到达 | 第78-79页 |
| 4.5.3 旧工件的取消 | 第79页 |
| 4.6 本章小结 | 第79-81页 |
| 第5章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 5.1 本文总结 | 第81-82页 |
| 5.2 今后的研究方向 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第89页 |
