| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 综合评述 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容与方法 | 第17-18页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 本文的研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 本文结构 | 第18-19页 |
| 第2章 混流装配线及优化算法相关理论 | 第19-33页 |
| 2.1 混流装配线概述 | 第19-24页 |
| 2.1.1 混流装配线的概念 | 第19-21页 |
| 2.1.2 汽车发动机混流装配线特点 | 第21页 |
| 2.1.3 混流装配线运作方式和生产原则 | 第21-23页 |
| 2.1.4 生产排序的必要性 | 第23-24页 |
| 2.2 多目标优化问题概述 | 第24-26页 |
| 2.2.1 多目标优化问题数学基础 | 第24页 |
| 2.2.2 多目标优化问题优化方法概述 | 第24-25页 |
| 2.2.3 多目标智能优化算法概述 | 第25-26页 |
| 2.3 遗传算法 | 第26-31页 |
| 2.3.1 遗传算法的基本原理 | 第26页 |
| 2.3.2 遗传算法的基本步骤 | 第26-29页 |
| 2.3.3 遗传算法的参数选择 | 第29页 |
| 2.3.4 遗传算法的特点及存在的问题 | 第29-31页 |
| 2.4 改进算法 | 第31-32页 |
| 2.4.1 启发式算法 | 第31-32页 |
| 2.4.2 邻域搜索算法 | 第32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 发动机作业调度问题分析与建模 | 第33-39页 |
| 3.1 混流装配环境下发动机作业调度问题分析 | 第33-34页 |
| 3.1.1 混流装配环境下汽车发动机的工艺流程概述 | 第33页 |
| 3.1.2 混流装配环境下作业调度问题分析 | 第33-34页 |
| 3.2 混流装配环境下作业调度问题模型构建 | 第34-37页 |
| 3.2.1 交货期满意度 | 第34-35页 |
| 3.2.2 零件使用速率平准化 | 第35-37页 |
| 3.2.3 最小切换时间 | 第37页 |
| 3.3 多目标函数 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 混流装配环境下车间作业调度问题求解 | 第39-49页 |
| 4.1 改进遗传算法设计 | 第39-46页 |
| 4.1.1 初始化种群 | 第39页 |
| 4.1.2 适应度函数的计算 | 第39-40页 |
| 4.1.3 更新种群 | 第40-45页 |
| 4.1.4 局部搜索 | 第45页 |
| 4.1.5 跳出局部搜索 | 第45-46页 |
| 4.2 改进遗传算法步骤 | 第46-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 仿真研究 | 第49-58页 |
| 5.1 发动机装配线作业调度问题 | 第49-50页 |
| 5.2 算法实例仿真结果分析 | 第50-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士期间承担的科研任务与主要成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |