| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第8页 |
| ·生产调度综述 | 第8-17页 |
| ·调度问题分类 | 第9-10页 |
| ·典型调度问题描述 | 第10-15页 |
| ·调度问题的复杂性 | 第15-17页 |
| 2 群智能优化算法综述 | 第17-31页 |
| ·前言 | 第17页 |
| ·蚁群优化算法综述 | 第17-24页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第17-22页 |
| ·蚁群算法的研究现状 | 第22-23页 |
| ·蚁群算法的应用 | 第23-24页 |
| ·粒子群优化算法综述 | 第24-30页 |
| ·粒子群优化算法的起源及发展 | 第24-25页 |
| ·粒子群优化算法的原理 | 第25-26页 |
| ·粒子群算法流程 | 第26-27页 |
| ·粒子群算法研究现状 | 第27-29页 |
| ·粒子群优化算法的应用 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 硫化车间调度问题的混合粒子群算法 | 第31-36页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·混合粒子群算法结构设计 | 第31-32页 |
| ·蚁群优化算法设计 | 第32-33页 |
| ·粒子群算法设计 | 第33-34页 |
| ·非法粒子判断及处理 | 第34-35页 |
| ·混合粒子群算法流程 | 第35-36页 |
| 4 硫化车间静态调度问题研究 | 第36-49页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·精细化车间管理介绍 | 第37-38页 |
| ·多目标优化问题研究 | 第38-42页 |
| ·硫化车间数学模型 | 第42-45页 |
| ·混合粒子群算法在硫化车间静态调度中的应用 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 硫化车间动态调度问题研究 | 第49-62页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·动态生产调度问题研究 | 第49-52页 |
| ·动态事件的分类 | 第50-51页 |
| ·动态生产调度的方法及策略 | 第51-52页 |
| ·硫化车间动态调度方法及策略 | 第52-53页 |
| ·再调度周期的设定 | 第53页 |
| ·待调度工件的确定 | 第53页 |
| ·混合粒子群算法在硫化车间动态调度问题中的应用 | 第53-56页 |
| ·硫化车间动态调度中混合粒子群算法的改进 | 第53-55页 |
| ·算法流程 | 第55-56页 |
| ·混合粒子群算法在硫化车间动态调度问题中的应用 | 第56-60页 |
| ·机器故障情况下硫化车间动态调度仿真实验与分析 | 第57-59页 |
| ·紧急订单插入情况下硫化车间动态调度仿真实验与分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文工作总结 | 第62-63页 |
| ·未来工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72-73页 |