| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究综述 | 第11-15页 |
| 1.3.1 学习效应的研究综述 | 第11-13页 |
| 1.3.2 工程项目多目标均衡优化研究综述 | 第13-15页 |
| 1.4 主要工作内容及技术路线 | 第15-17页 |
| 2 基本理论 | 第17-33页 |
| 2.1 学习效应基本理论 | 第17-22页 |
| 2.1.1 学习效应相关概念 | 第17-19页 |
| 2.1.2 常用学习曲线模型 | 第19-22页 |
| 2.2 重复性项目调度计划基本理论 | 第22-26页 |
| 2.2.1 重复性项目调度计划制定方法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 重复性项目调度计划案例应用 | 第24-26页 |
| 2.3 多目标均衡优化基本理论 | 第26-31页 |
| 2.3.1 多目标均衡优化问题基本概念 | 第26-28页 |
| 2.3.2 多目标均衡优化问题求解方法 | 第28-29页 |
| 2.3.3 标准粒子群算法的基本原理及求解流程 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 学习效应实证研究 | 第33-45页 |
| 3.1 工作存在学习效应的必要条件 | 第33-34页 |
| 3.2 数据收集方案 | 第34页 |
| 3.3 数据处理与分析 | 第34-37页 |
| 3.4 学习率计算 | 第37-40页 |
| 3.5 两阶段学习曲线模型提出与验证 | 第40-44页 |
| 3.5.1 两阶段学习曲线模型提出 | 第40-42页 |
| 3.5.2 两阶段学习曲线模型性能验证 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 考虑学习效应的多目标均衡优化模型建立与求解 | 第45-59页 |
| 4.1 考虑学习效应的多目标均衡优化模型建立 | 第45-53页 |
| 4.1.1 考虑学习效应的工期目标函数 | 第45-48页 |
| 4.1.2 考虑学习效应的成本目标函数 | 第48-50页 |
| 4.1.3 考虑学习效应的质量目标函数 | 第50-52页 |
| 4.1.4 考虑学习效应的多目标均衡优化模型 | 第52-53页 |
| 4.2 基于改进AGA-MOPSO算法的多目标均衡优化模型求解 | 第53-58页 |
| 4.2.1 多目标均衡优化模型求解方法选择 | 第53-54页 |
| 4.2.2 AGA-MOPSO算法改进 | 第54-56页 |
| 4.2.3 改进AGA-MOPSO算法性能测试 | 第56-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 案例分析 | 第59-71页 |
| 5.1 项目概况 | 第59-62页 |
| 5.2 模型建立与求解 | 第62-64页 |
| 5.3 结果分析与对比 | 第64-69页 |
| 5.3.1 Pareto最优解结果分析与对比 | 第64-66页 |
| 5.3.2 各目标结果分析与对比 | 第66-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 研究结论 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 附录 1：硕士学习阶段发表论文参与科研项目 | 第83-84页 |
| 附录 2：改进的AGA-MOPSO算法源程序代码 | 第84-95页 |
| 附录 3：工作情况记录表（样表） | 第95页 |