| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| ·选题背景及现实意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究综述 | 第14-20页 |
| ·关键链项目管理国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·资源约束项目调度问题国内外研究综述 | 第16-20页 |
| ·国内外研究的评价 | 第20页 |
| ·研究思路和主要内容 | 第20-22页 |
| ·研究思路 | 第20-21页 |
| ·论文结构 | 第21-22页 |
| ·研究方法 | 第22-23页 |
| ·论文的创新点 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第2章 理论基础 | 第24-35页 |
| ·关键链项目管理方法的基本原理 | 第24-29页 |
| ·约束集理论 | 第24-26页 |
| ·关键链项目管理的基本思想和方法 | 第26-27页 |
| ·缓冲区的计算 | 第27-28页 |
| ·缓冲区管理 | 第28-29页 |
| ·基准计划的产生 | 第29-33页 |
| ·基于优先规则的启发式算法生成基准计划 | 第29-30页 |
| ·智能优化算法生成基准计划 | 第30-31页 |
| ·计划生成方案 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 关键链项目调度问题研究 | 第35-46页 |
| ·关键链方法的简化方案 | 第35-38页 |
| ·单模式关键链优化调度理论研究 | 第38-41页 |
| ·基于单模式网络计划技术的资源受限项目优化调度描述 | 第38页 |
| ·单模式关键链项目优化调度问题模型 | 第38-39页 |
| ·单模式关键链项目管理方法的步骤 | 第39-41页 |
| ·多模式关键链优化调度理论研究 | 第41-45页 |
| ·基于多模式网络计划技术的关键链方法描述 | 第41-42页 |
| ·多模式关键链优化调度问题模型 | 第42-43页 |
| ·基于多模式关键链方法实施步骤 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 启发式规则在关键链项目调度中的应用 | 第46-61页 |
| ·优先权规则介绍 | 第46-48页 |
| ·启发式规则求解单模式关键链问题 | 第48-54页 |
| ·生成网络计划 | 第48-49页 |
| ·关键链识别 | 第49-51页 |
| ·缓冲区设置 | 第51页 |
| ·仿真试验 | 第51-54页 |
| ·启发式规则求解多模式关键链问题 | 第54-60页 |
| ·优先级规则的使用 | 第54-55页 |
| ·调度计划生成方案 | 第55-58页 |
| ·仿真试验 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 遗传算法生成关键链项目调度的基准计划 | 第61-75页 |
| ·基准计划的优化调度模型 | 第61-62页 |
| ·算法设计 | 第62-69页 |
| ·算法结构设计 | 第62-64页 |
| ·编解码规则设计 | 第64-68页 |
| ·遗传操作 | 第68-69页 |
| ·初始种群的产生 | 第69页 |
| ·算例及测试环境 | 第69-70页 |
| ·算例描述 | 第69-70页 |
| ·测试环境设置 | 第70页 |
| ·实验结果分析 | 第70-74页 |
| ·参数设置 | 第70-72页 |
| ·实验数据统计 | 第72-73页 |
| ·与其他算法比较 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 遗传算法在关键链项目调度中的应用 | 第75-92页 |
| ·遗传算法求解单模式关键链项目调度问题 | 第75-78页 |
| ·初始化操作 | 第75页 |
| ·编码方式与解码方案 | 第75-76页 |
| ·适值函数 | 第76页 |
| ·遗传操作 | 第76-77页 |
| ·仿真实验 | 第77-78页 |
| ·遗传算法求解多模式关键链项目调度问题 | 第78-91页 |
| ·多模式资源约束调度问题表示 | 第78-81页 |
| ·模式选择 | 第81-84页 |
| ·初始化 | 第84-85页 |
| ·遗传操作 | 第85-87页 |
| ·参数配置 | 第87-90页 |
| ·计算结果比较 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第7章 结论与展望 | 第92-94页 |
| ·总结 | 第92-93页 |
| ·未来研究展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-100页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |