| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-28页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·车间生产调度问题概述 | 第14-22页 |
| ·调度问题的提出 | 第14页 |
| ·车间调度问题的分类 | 第14-15页 |
| ·调度问题的特点 | 第15页 |
| ·调度问题的研究方法 | 第15-18页 |
| ·智能优化算法 | 第18-20页 |
| ·调度方法存在的问题及发展趋势 | 第20-21页 |
| ·分布式车间调度问题 | 第21-22页 |
| ·目标级联法(ATC)概述 | 第22-26页 |
| ·ATC介绍 | 第22-24页 |
| ·ATC法应用 | 第24-26页 |
| ·论文的来源和主要内容 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第二章 熵增强的车间调度混合遗传算法 | 第28-45页 |
| ·车间调度(Job-Shop)问题的描述 | 第28-30页 |
| ·遗传算法 | 第30-32页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的控制参数 | 第31-32页 |
| ·遗传算法求解车间调度问题 | 第32-37页 |
| ·编码与解码 | 第32-33页 |
| ·选择操作的设计 | 第33页 |
| ·交叉操作的设计 | 第33-34页 |
| ·变异操作的设计 | 第34-35页 |
| ·适应度函数确定 | 第35页 |
| ·算例分析 | 第35-37页 |
| ·熵增强的混合遗传算法求解车间调度的问题 | 第37-44页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第37-39页 |
| ·禁忌搜索遗传算法 | 第39-40页 |
| ·熵的引入 | 第40-41页 |
| ·熵增强的禁忌搜索遗传算法求解车间调度问题的步骤 | 第41-42页 |
| ·算例分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 熵增强的柔性车间调度混合粒子群算法 | 第45-67页 |
| ·柔性车间调度问题简述 | 第45-47页 |
| ·粒子群算法的简介 | 第47-51页 |
| ·粒子群优化算法的基本思想 | 第47-48页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第48-49页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第49-50页 |
| ·粒子群算法的参数 | 第50-51页 |
| ·粒子群算法求解柔性车间调度问题 | 第51-57页 |
| ·粒子的编码和解码 | 第51-52页 |
| ·位置向量和速度向量的计算 | 第52-53页 |
| ·解决柔性车间调度问题的粒子群算法的主要步骤 | 第53页 |
| ·算例分析 | 第53-57页 |
| ·熵增强的混合粒子群算法求解柔性车间调度问题 | 第57-66页 |
| ·模拟退火算法简介 | 第58-60页 |
| ·混合粒子群算法(PSOSA) | 第60-61页 |
| ·熵的引入 | 第61-62页 |
| ·熵增强的PSOSA求解柔性车间调度问题的步骤 | 第62-63页 |
| ·算例分析 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 基于混合优化算法的分布式车间调度问题求解 | 第67-81页 |
| ·分布式车间调度问题 | 第67-69页 |
| ·分布式车间调度的模型 | 第67-68页 |
| ·分布式车间调度的特点 | 第68-69页 |
| ·熵增强的混合遗传算法求解分布式车间调度问题 | 第69-75页 |
| ·生产调度结构 | 第69-70页 |
| ·分布式车间遗传算法的设计 | 第70-71页 |
| ·混合遗传算法求解分布式车间调度的优化流程 | 第71-72页 |
| ·算例分析 | 第72-75页 |
| ·熵增强的混合粒子群算法解柔性分布式车间调度问题 | 第75-80页 |
| ·柔性分布式车间调度的结构 | 第75页 |
| ·分布式柔性车间粒子群算法的实现 | 第75-76页 |
| ·混合粒子群算法求解分布式柔性车间调度的优化流程 | 第76-78页 |
| ·算例分析 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 基于目标级联法和智能算法的车间调度优化 | 第81-102页 |
| ·目标级联法 | 第81-87页 |
| ·目标级联法的原理 | 第81-85页 |
| ·目标级联法的应用步骤 | 第85-87页 |
| ·目标级联法和遗传算法求解大规模车间调度问题 | 第87-93页 |
| ·零件族规划层模型 | 第87-88页 |
| ·零件规划层模型 | 第88-89页 |
| ·基于ATC调度的流程 | 第89-90页 |
| ·算例分析 | 第90-93页 |
| ·目标级联法和粒子群算法求解柔性分布式车间调度问题 | 第93-101页 |
| ·生产调度层的调度模型与调度 | 第94-95页 |
| ·柔性车间调度层模型与调度 | 第95-96页 |
| ·ATC柔性分布式车间调度的流程 | 第96-98页 |
| ·算例分析 | 第98-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第六章 基于目标级联法和粒子群算法的柔性车间多目标调度 | 第102-112页 |
| ·多目标优化问题的简介 | 第102-103页 |
| ·混合粒子群算法求解柔性车间多目标调度问题 | 第103-105页 |
| ·适应度函数的定义 | 第103-104页 |
| ·柔性车间多目标调度的流程 | 第104-105页 |
| ·算例分析 | 第105页 |
| ·基于目标级联法和粒子群算法的柔性分布式车间多目标调度 | 第105-111页 |
| ·生产调度层的ATC模型 | 第106-107页 |
| ·车间调度层的ATC模型 | 第107-108页 |
| ·柔性分布式车间多目标调度的流程 | 第108-109页 |
| ·算例分析 | 第109-111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 第七章 调度软件设计与实现 | 第112-127页 |
| ·软件开发环境的选择 | 第112-113页 |
| ·调度软件设计与实现 | 第113-119页 |
| ·调度软件的总体结构 | 第113-114页 |
| ·管理层 | 第114-115页 |
| ·生产调度层 | 第115-118页 |
| ·车间调度层 | 第118-119页 |
| ·实例验证 | 第119-125页 |
| ·案例分析 | 第125-126页 |
| ·本章小结 | 第126-127页 |
| 第八章 论文总结与展望 | 第127-130页 |
| ·全文总结 | 第127-129页 |
| ·研究展望 | 第129-130页 |
| 参考文献 | 第130-139页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第139-141页 |
| 致谢 | 第141-142页 |
| 附件 | 第142页 |
