| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 缩略词 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 文献综述 | 第15-17页 |
| 1.2.1 车间调度 | 第15-16页 |
| 1.2.2 车间调度的能量优化 | 第16页 |
| 1.2.3 扩展型车间调度 | 第16-17页 |
| 1.3 车间调度的优化算法 | 第17-19页 |
| 1.3.1 精确求解法 | 第17-18页 |
| 1.3.2 近似优化法 | 第18-19页 |
| 1.4 研究意义 | 第19页 |
| 1.5 研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 车间调度理论及其能量模型 | 第21-30页 |
| 2.1 车间调度简介 | 第21-24页 |
| 2.1.1 车间调度的问题描述 | 第21页 |
| 2.1.2 车间调度的分类和特点 | 第21-22页 |
| 2.1.3 车间调度的表述模型 | 第22-24页 |
| 2.2 车间调度的优化目标 | 第24-25页 |
| 2.3 柔性多目标车间调度的优化方法 | 第25-27页 |
| 2.4 车间调度问题的能量模型 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 用改进的混合算法求解柔性车间调度的能量优化 | 第30-46页 |
| 3.1 工艺柔性车间调度问题描述 | 第30-32页 |
| 3.1.1 FJSP问题的数学描述 | 第30-31页 |
| 3.1.2 FJSP的数学模型 | 第31-32页 |
| 3.2 遗传算法的基本理论 | 第32-37页 |
| 3.2.1 遗传算法简介及特点 | 第32-33页 |
| 3.2.2 遗传算法的基本流程 | 第33-35页 |
| 3.2.3 遗传算法的主要操作 | 第35-37页 |
| 3.3 改进的混合算法求解FJSP能量优化 | 第37-40页 |
| 3.3.1 算法流程 | 第37-38页 |
| 3.3.2 算法设计 | 第38-40页 |
| 3.4 算法验证与实例仿真 | 第40-45页 |
| 3.4.1 算法验证 | 第41-42页 |
| 3.4.2 实例仿真 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 多目标柔性车间调度的能量优化 | 第46-56页 |
| 4.1 多目标车间调度问题优化方法 | 第46页 |
| 4.2 多目标柔性车间调度的能耗模型 | 第46-48页 |
| 4.2.1 变量定义 | 第46-47页 |
| 4.2.2 能耗模型 | 第47-48页 |
| 4.3 算法的主要结构 | 第48-51页 |
| 4.3.1 种群初始化 | 第48-49页 |
| 4.3.2 交叉算子 | 第49-50页 |
| 4.3.3 变异算子 | 第50-51页 |
| 4.4 实例仿真 | 第51-55页 |
| 4.4.1 算法验证 | 第52-53页 |
| 4.4.2 应用案例 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 柔性作业车间动态调度的能量优化 | 第56-69页 |
| 5.1 动态车间调度问题描述 | 第56页 |
| 5.2 动态调度的优化方法 | 第56-58页 |
| 5.3 动态车间调度模型的数学处理 | 第58-62页 |
| 5.4 改进遗传算法求解柔性作业车间动态调度问题 | 第62-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 全文总结 | 第69页 |
| 6.2 工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第76页 |