| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·集约生产问题研究现状 | 第10-12页 |
| ·智能求解算法研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作与主要创新点 | 第13-14页 |
| 2 不确定理论基础知识 | 第14-26页 |
| ·不确定理论 | 第14-20页 |
| ·随机变量及其相关知识 | 第14-15页 |
| ·模糊变量及其相关知识 | 第15-16页 |
| ·模糊随机变量及其相关知识 | 第16-17页 |
| ·随机模糊变量及其相关知识 | 第17-19页 |
| ·双模糊变量及其相关知识 | 第19-20页 |
| ·双随机变量及其相关知识 | 第20页 |
| ·不确定规划模型 | 第20-26页 |
| ·模糊随机规划模型 | 第21-22页 |
| ·随机模糊规划模型 | 第22-23页 |
| ·双模糊规划模型 | 第23页 |
| ·双随机规划模型 | 第23-24页 |
| ·随机和模糊双重不确定多目标规划模型 | 第24-25页 |
| ·随机和模糊双重不确定多目标规划模型 | 第25-26页 |
| 3 集约生产规划问题模型研究 | 第26-35页 |
| ·集约生产规划问题 | 第26-28页 |
| ·集约生产规划问题研究现状 | 第26-27页 |
| ·集约生产规划问题影响因素 | 第27-28页 |
| ·随机和模糊双重不确定环境下集约生产规划问题模型 | 第28-35页 |
| ·集约生产规划问题模型变量 | 第28-30页 |
| ·双模糊环境下集约生产规划模型 | 第30-32页 |
| ·随机和模糊双重不确定环境下集约生产规划进一步讨论 | 第32-34页 |
| ·随机和模糊双重不确定环境下集约生产规划总结 | 第34-35页 |
| 4 集约生产规划模型的智能求解 | 第35-60页 |
| ·遗传算法 | 第35-39页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第35-36页 |
| ·遗传算法的原理 | 第36-38页 |
| ·遗传算法特点 | 第38页 |
| ·遗传算法的一般步骤 | 第38-39页 |
| ·神经元网络 | 第39-43页 |
| ·人工神经元 | 第39-40页 |
| ·多层前向神经元网络 | 第40-41页 |
| ·函数逼近 | 第41页 |
| ·网络结构的确定 | 第41页 |
| ·反向传播算法 | 第41-43页 |
| ·双重不确定模拟 | 第43-48页 |
| ·随机数的产生 | 第43-44页 |
| ·随机模拟 | 第44页 |
| ·模糊模拟 | 第44-46页 |
| ·模糊随机模拟 | 第46页 |
| ·随机模糊模拟 | 第46-47页 |
| ·双模糊模拟 | 第47-48页 |
| ·双重不确定模拟小结 | 第48页 |
| ·基于模拟的同步扰动随机逼近算法 | 第48-54页 |
| ·基于模糊随机模拟的同步扰动随机逼近算法 | 第48-51页 |
| ·基于随机模糊模拟的同步扰动随机逼近算法 | 第51-53页 |
| ·基于随机模糊模拟的同步扰动随机逼近算法 | 第53-54页 |
| ·基于不确定模拟和神经元网络的同步扰动随机逼近算法 | 第54-60页 |
| ·集成模糊随机模拟和神经网络的同步扰动随机逼近算法 | 第54-56页 |
| ·集成随机模糊模拟和神经网络的同步扰动随机逼近算法 | 第56-59页 |
| ·本节小结 | 第59-60页 |
| 5 随机和模糊双重不确定环境下的集约生产规划智能求解数例 | 第60-64页 |
| ·集约生产规划数例模型 | 第60-61页 |
| ·集约生产规划数例数据----以双模糊环境为例 | 第61-64页 |
| 6 总结和展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论著目录 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
