| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 缩写、术语表 | 第12-25页 |
| 1 绪论 | 第25-45页 |
| 1.1 面向智能制造转型的背景和意义 | 第25-27页 |
| 1.2 智能工厂的标准化定义 | 第27-29页 |
| 1.3 生产执行系统数字化转型关键技术 | 第29-32页 |
| 1.4 面向智能制造的生产调度研究现状与挑战 | 第32-39页 |
| 1.4.1 工业数据分析与生产调度决策的融合 | 第32-34页 |
| 1.4.2 不确定性下的柔性生产调度优化建模 | 第34-36页 |
| 1.4.3 精准建模与可靠实践策略 | 第36-37页 |
| 1.4.4 模型自治及长效实践策略 | 第37-38页 |
| 1.4.5 大规模工程决策模型的全局寻优算法 | 第38-39页 |
| 1.5 本文主要内容和结构 | 第39-43页 |
| 1.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 2 数据驱动的柔性鲁棒优化研究 | 第45-77页 |
| 2.1 引言 | 第45-48页 |
| 2.2 问题描述 | 第48-51页 |
| 2.2.1 鲁棒优化标准形式 | 第48-49页 |
| 2.2.2 范数不确定集下的鲁棒对等优化模型 | 第49-51页 |
| 2.3 基于核的柔性不确定性集合 | 第51-57页 |
| 2.3.1 连续不确定性的核密度估计 | 第52-53页 |
| 2.3.2 连续不确定性的置信区间描述 | 第53-54页 |
| 2.3.3 柔性不确定性集合 | 第54-57页 |
| 2.4 柔性不确定性集合下的鲁棒优化模型 | 第57-64页 |
| 2.4.1 鲁棒优化模型 | 第57-61页 |
| 2.4.2 数值示例 | 第61-64页 |
| 2.5 案例分析 | 第64-75页 |
| 2.5.1 应用示例 | 第64-70页 |
| 2.5.2 实际工业案例 | 第70-75页 |
| 2.6 本章小结 | 第75-77页 |
| 3 矩阵不确定性下数据驱动的机会约束规划与鲁棒优化研究 | 第77-97页 |
| 3.1 引言 | 第77-79页 |
| 3.2 数据驱动的机会约束规划 | 第79-82页 |
| 3.2.1 基于核密度估计的置信集 | 第79-80页 |
| 3.2.2 概率密度置信集下数据驱动的机会约束 | 第80-82页 |
| 3.3 矩阵不确定性下机会约束的鲁棒重构 | 第82-86页 |
| 3.3.1 类型一: 右端不确定性下独立机会约束的鲁棒重构 | 第82-83页 |
| 3.3.2 类型二: 右端不确定性下联合机会约束的鲁棒重构 | 第83-84页 |
| 3.3.3 类型三: 左端不确定性下独立机会约束的鲁棒重构 | 第84-85页 |
| 3.3.4 类型四: 左端不确定性下联合机会约束的鲁棒重构 | 第85-86页 |
| 3.4 鲁棒优化模型的可行概率边界 | 第86-92页 |
| 3.5 案例分析 | 第92-96页 |
| 3.5.1 应用示例 | 第92-95页 |
| 3.5.2 实际工业案例 | 第95-96页 |
| 3.6 本章小结 | 第96-97页 |
| 4 耦合不确定性下数据驱动的鲁棒优化与生产调度研究 | 第97-133页 |
| 4.1 引言 | 第97-99页 |
| 4.2 问题描述 | 第99-100页 |
| 4.3 基于Copula函数的耦合不确定性分析 | 第100-110页 |
| 4.3.1 Copula理论 | 第101-103页 |
| 4.3.2 柔性不确定性集合与割集 | 第103-108页 |
| 4.3.3 数值示例 | 第108-110页 |
| 4.4 割集下的鲁棒优化模型 | 第110-120页 |
| 4.4.1 箱型不确定集割集下的鲁棒约束重构 | 第112-114页 |
| 4.4.2 椭球型不确定集割集下的鲁棒约束重构 | 第114-116页 |
| 4.4.3 多面体型不确定集割集下的鲁棒约束重构 | 第116-120页 |
| 4.5 工业案例实践分析 | 第120-131页 |
| 4.5.1 数学规划模型 | 第120-123页 |
| 4.5.2 工业数据分析 | 第123-126页 |
| 4.5.3 数据驱动的不确定集构建 | 第126-127页 |
| 4.5.4 决策对比分析 | 第127-131页 |
| 4.6 本章小结 | 第131-133页 |
| 5 滚动时间的鲁棒调度优化策略研究 | 第133-171页 |
| 5.1 引言 | 第133-136页 |
| 5.2 非凸不确定性集合下的鲁棒优化 | 第136-142页 |
| 5.2.1 基于概率密度的多维不确定性集合 | 第137-138页 |
| 5.2.2 非凸不确定性集合的凸化研究 | 第138-139页 |
| 5.2.3 非凸不确定集的分割方法 | 第139-140页 |
| 5.2.4 数值示例 | 第140-142页 |
| 5.3 鲁棒优化模型 | 第142-151页 |
| 5.3.1 混合整数非线性鲁棒优化模型 | 第143-144页 |
| 5.3.2 外近似集下的鲁棒重构模型 | 第144-147页 |
| 5.3.3 数值示例(续) | 第147-151页 |
| 5.4 滚动时间水平的鲁棒调度策略 | 第151-160页 |
| 5.4.1 数据驱动生产决策的时间轴 | 第151-152页 |
| 5.4.2 滚动时间水平的调度策略 | 第152-155页 |
| 5.4.3 应用性分析 | 第155-158页 |
| 5.4.4 数值示例(续) | 第158-160页 |
| 5.5 工业案例分析 | 第160-168页 |
| 5.5.1 问题描述 | 第160-161页 |
| 5.5.2 数学规划模型 | 第161-164页 |
| 5.5.3 计算分析 | 第164-165页 |
| 5.5.4 保守度分析 | 第165页 |
| 5.5.5 稳定性分析 | 第165-168页 |
| 5.6 本章小结 | 第168-171页 |
| 6 大规模工程决策模型的全局优化算法研究 | 第171-219页 |
| 6.1 引言 | 第171-174页 |
| 6.2 全局优化及模型预处理算法 | 第174-176页 |
| 6.3 基于FME的模型预求解算法 | 第176-188页 |
| 6.3.1 Fourier-Motzkin消除法 | 第177-179页 |
| 6.3.2 基于Fourier-Motzkin消除法的预求解算法 | 第179-188页 |
| 6.4 基于最优性条件的搜索域缩减算法 | 第188-207页 |
| 6.4.1 不等式约束问题的最优性条件 | 第188-197页 |
| 6.4.2 搜索域缩减算法 | 第197-207页 |
| 6.5 工程实践细节 | 第207-209页 |
| 6.5.1 预求解算法实践细节 | 第207-208页 |
| 6.5.2 搜索域缩减算法实践细节 | 第208-209页 |
| 6.6 实验结果分析 | 第209-214页 |
| 6.6.1 预求解算法效果分析 | 第209-210页 |
| 6.6.2 搜索域缩减算法效果分析 | 第210-214页 |
| 6.7 本章小结 | 第214-219页 |
| 7 总结与展望 | 第219-225页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第219-221页 |
| 7.2 研究工作展望 | 第221-225页 |
| 参考文献 | 第225-241页 |
| 附录 | 第241-253页 |
| A1 乙烯厂生产系统与公用工程确定性集成调度优化模型 | 第241-249页 |
| A1.1 符号说明 | 第241-245页 |
| A1.2 数学模型 | 第245-249页 |
| A2 柔性不确定集下的MILP鲁棒优化问题的重构形式 | 第249-251页 |
| A2.1 柔性箱型不确定集下的鲁棒MILP问题重构 | 第250页 |
| A2.2 柔性椭球型不确定集下的鲁棒MILP问题重构 | 第250-251页 |
| A2.3 柔性多面体型不确定集下的鲁棒MILP问题重构 | 第251页 |
| A3 第5章中工业案例外近似集规模 | 第251-253页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第253-255页 |
