| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 流水车间调度问题的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 蚁群算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 2 流水车间调度问题（FSSP）的研究 | 第15-24页 |
| 2.1 流水车间调度问题（FSSP）的概述 | 第15-19页 |
| 2.1.1 流水车间调度问题（FSSP）的描述 | 第15-19页 |
| 2.1.2 流水车间调度问题（FSSP）的特点 | 第19页 |
| 2.2 解决流水车间调度问题的算法概述 | 第19-24页 |
| 3 蚁群算法 | 第24-38页 |
| 3.1 蚁群算法基本原理 | 第24-26页 |
| 3.1.1 蚂蚁觅食过程 | 第24-25页 |
| 3.1.2 基本蚁群算法原理 | 第25-26页 |
| 3.2 蚁群算法模型 | 第26-29页 |
| 3.3 蚁群算法的实现 | 第29-32页 |
| 3.4 蚁群算法的复杂度分析 | 第32-33页 |
| 3.5 参数选择对蚁群算法性能的影响 | 第33-34页 |
| 3.6 基本蚁群算法的特点 | 第34-35页 |
| 3.7 蚁群算法的改进 | 第35-38页 |
| 3.7.1 离散域蚁群算法的改进 | 第36页 |
| 3.7.2 连续域蚁群算法的改进 | 第36-38页 |
| 4 基于多构造的混合蚁群算法求解流水车间调度问题 | 第38-43页 |
| 4.1 算法描述 | 第38-39页 |
| 4.1.1 NEH算法描述 | 第38页 |
| 4.1.2 Rajendran算法描述 | 第38-39页 |
| 4.2 多构造混合蚁群算法 | 第39-41页 |
| 4.3 算法效率分析 | 第41-43页 |
| 5 BW-MMAS混合蚁群算法求解流水车间调度问题 | 第43-55页 |
| 5.1 相遇算法（MMAS） | 第43-46页 |
| 5.1.1 MMAS基本描述 | 第43-44页 |
| 5.1.2 MMAS解决流水车间调度问题 | 第44-46页 |
| 5.2 BWAS算法 | 第46-47页 |
| 5.3 BW-MMAS算法 | 第47-50页 |
| 5.3.1 BW-MMAS算法描述 | 第47-49页 |
| 5.3.2 BW-MMAS算法解决流水车间调度问题的实现 | 第49-50页 |
| 5.4 仿真实验 | 第50-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-58页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简介 | 第62-63页 |