| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.3 本文相关内容研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 柔性作业车间调度研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 考虑分时电价的生产调度问题研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.3 Petri网在作业车间调度问题中的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.4 柔性作业车间调度问题的优化算法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.5 研究现状总结 | 第17页 |
| 1.4 研究内容、章节安排及创新点 | 第17-20页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 本文结构 | 第18-19页 |
| 1.4.3 本文的创新点 | 第19-20页 |
| 2 相关理论基础 | 第20-40页 |
| 2.0 引言 | 第20页 |
| 2.1 车间调度问题概述 | 第20-23页 |
| 2.1.1 车间调度的定义 | 第20-21页 |
| 2.1.2 车间调度问题分类 | 第21-22页 |
| 2.1.3 车间调度优化算法分析 | 第22-23页 |
| 2.2 柔性作业车间调度 | 第23-26页 |
| 2.2.1 柔性车间调度问题 | 第23-25页 |
| 2.2.2 柔性作业车间调度的性能指标 | 第25-26页 |
| 2.3 Petri网 | 第26-33页 |
| 2.3.1 Petri网的基本概念 | 第26-28页 |
| 2.3.2 Petri网的运行规则 | 第28-31页 |
| 2.3.3 Petri网的基本性质 | 第31-32页 |
| 2.3.4 Petri网的扩展与应用 | 第32-33页 |
| 2.4 遗传算法 | 第33-38页 |
| 2.4.1 遗传算法的流程 | 第33-37页 |
| 2.4.2 遗传算法的特点 | 第37-38页 |
| 2.4.3 遗传算法在FJSP中的应用 | 第38页 |
| 2.5 相关理论基础对TIT-FJSP求解的启发 | 第38-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 3 TIT-FJSP的建模与优化方法 | 第40-55页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2. TIT-FJSP形式化问题描述 | 第40-44页 |
| 3.2.1 TIT-FJSP定义 | 第40-42页 |
| 3.2.2 生产成本评估 | 第42-43页 |
| 3.2.3 决策和目标 | 第43-44页 |
| 3.3 TIT-FJSP的Petri网建模与仿真 | 第44-50页 |
| 3.3.1 能源时间Petri网的定义 | 第44-46页 |
| 3.3.2 时间选择策略的提出 | 第46-48页 |
| 3.3.3 时间选择的模拟算法 | 第48-50页 |
| 3.4 TIT-FJSP的遗传算法优化求解 | 第50-54页 |
| 3.4.1 编码格式 | 第50-51页 |
| 3.4.2 初始化种群 | 第51页 |
| 3.4.3 计算个体适应度 | 第51-52页 |
| 3.4.4 选择操作 | 第52-53页 |
| 3.4.5 交叉方法 | 第53页 |
| 3.4.6 突变方法 | 第53-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 4 仿真测试与实际应用研究 | 第55-69页 |
| 4.1 TIT-FJSP的仿真分析 | 第55-61页 |
| 4.1.1 实验案例的生成 | 第55页 |
| 4.1.2 测验时间选择策略 | 第55-57页 |
| 4.1.3 遗传算法结合Petri网的仿真测试 | 第57-59页 |
| 4.1.4 考虑因素的测试 | 第59-61页 |
| 4.2 TIT-FJSP模型在橡胶轮胎企业的应用 | 第61-68页 |
| 4.2.1 轮胎炼胶工艺介绍 | 第61-62页 |
| 4.2.2 实例说明 | 第62-63页 |
| 4.2.3 节省生产成本的因素分析 | 第63-64页 |
| 4.2.4 可行解的表达与分析 | 第64-67页 |
| 4.2.5 实际应用 | 第67-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 5 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 工作总结 | 第69页 |
| 5.2 工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77-78页 |
| 学位论文数据集表 | 第78-79页 |