| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 车间作业调度问题 | 第15-23页 |
| ·车间调度问题的分类 | 第15页 |
| ·车间作业调度问题的描述 | 第15-17页 |
| ·车间作业调度问题(Job Shop Scheduling Problem) | 第15-16页 |
| ·性能评价标准 | 第16-17页 |
| ·JSSP的基本数学模型 | 第17页 |
| ·车间作业调度问题的表示方法 | 第17-20页 |
| ·甘特图(Gantt Chart)表示法 | 第17-19页 |
| ·析取图(Disjunctive Graph)表示法 | 第19-20页 |
| ·JSSP的计算性复杂性 | 第20-21页 |
| ·JSSP的求解方法 | 第21-23页 |
| 第三章 蚁群算法及其对JSSP的求解 | 第23-38页 |
| ·蚂蚁觅食行为及其优化过程 | 第23-25页 |
| ·蚂蚁觅食行为 | 第23-24页 |
| ·双桥实验 | 第24-25页 |
| ·基本蚁群算法原理及研究 | 第25-31页 |
| ·旅行商问题(TSP)描述 | 第25-26页 |
| ·基本蚁群算法的实现 | 第26-29页 |
| ·蚁群算法流程 | 第29-30页 |
| ·算法的复杂度分析 | 第30-31页 |
| ·基本蚁群算法的特点及研究发展 | 第31-33页 |
| ·蚁群算法求解JSSP的研究 | 第33-38页 |
| ·JSSP的表示方法 | 第33-35页 |
| ·符合调度约束的工序判断准则 | 第35页 |
| ·规则定义 | 第35-36页 |
| ·蚁群算法解决JSSP的实现步骤 | 第36-37页 |
| ·应用基本蚁群算法求解JSSP分析 | 第37-38页 |
| 第四章 邻域搜索算法求解JSSP | 第38-46页 |
| ·领域搜索算法的基本概念 | 第38-40页 |
| ·邻域结构与局部最优 | 第38页 |
| ·邻域搜索算法的描述 | 第38-39页 |
| ·邻域搜索算法的特性 | 第39-40页 |
| ·避免局部最优 | 第40页 |
| ·JSSP的邻域结构及其研究 | 第40-46页 |
| ·关键路径(critical path)和关键块(critical block) | 第41页 |
| ·AE领域结构 | 第41-42页 |
| ·CB领域结构 | 第42页 |
| ·JSSP邻域结构的设计 | 第42-44页 |
| ·CBI邻域结构下的非法移动判断 | 第44-46页 |
| 第五章 混合蚁群算法对JSSP的求解 | 第46-61页 |
| ·蚁群系统(ACS) | 第46-47页 |
| ·最大最小蚂蚁系统(MMAS) | 第47-48页 |
| ·混合蚁群算法设计 | 第48-61页 |
| ·前期全局搜索阶段 | 第48-51页 |
| ·后期快速收敛阶段 | 第51-52页 |
| ·q0动态调整策略 | 第52-53页 |
| ·算法流程图 | 第53-54页 |
| ·算法伪代码 | 第54-56页 |
| ·参数的控制设定 | 第56-60页 |
| ·混合蚁群算法特点分析 | 第60-61页 |
| 第六章 算法实现与仿真 | 第61-74页 |
| ·算法实现 | 第61-70页 |
| ·数据结构定义 | 第61-62页 |
| ·求解Makespan算法 | 第62-63页 |
| ·基于面向对象技术的系统设计 | 第63-66页 |
| ·混合蚁群算法的高层视图 | 第66-68页 |
| ·基于MVC模式的软件系统设计 | 第68-70页 |
| ·仿真实验 | 第70-74页 |
| 第七章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·总结 | 第74页 |
| ·展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第80页 |
