| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-17页 |
| 1.2 车间调度问题概述 | 第17-18页 |
| 1.2.1 车间调度问题的描述 | 第17-18页 |
| 1.2.2 车间调度问题的分类 | 第18页 |
| 1.3 和声搜索算法在国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3.1 和声搜索算法在国外应用现状 | 第18-19页 |
| 1.3.2 和声搜索算法在国内应用现状 | 第19-20页 |
| 1.4 研究内容与论文结构 | 第20-22页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第20页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第20-22页 |
| 第二章 理论综述 | 第22-30页 |
| 2.1 标准和声搜索算法概述 | 第22-27页 |
| 2.1.1 和声搜索算法的基本原理 | 第22-23页 |
| 2.1.2 和声搜索算法的基本步骤 | 第23-24页 |
| 2.1.3 算法的特征 | 第24-25页 |
| 2.1.4 算法的应用领域 | 第25-26页 |
| 2.1.5 和声搜索算法的改进研究 | 第26-27页 |
| 2.2 多目标优化问题 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 半flow shop调度问题 | 第30-35页 |
| 3.1 flow shop与半flow shop调度问题 | 第30-32页 |
| 3.1.1 flow shop调度问题 | 第30页 |
| 3.1.2 半flow shop与flow shop的差别 | 第30-32页 |
| 3.2 半flow shop调度问题数学模型 | 第32-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 改进和声搜索算法求解半flow shop问题 | 第35-45页 |
| 4.1 改进多目标和声搜索算法 | 第35-39页 |
| 4.1.1 编码方案和初始和声记忆库 | 第35-36页 |
| 4.1.2 自适应和声搜索概率和微调概率 | 第36页 |
| 4.1.3 新解产生策略 | 第36-37页 |
| 4.1.4 外部种群的非支配排序 | 第37页 |
| 4.1.5 和声记忆库的更新 | 第37-39页 |
| 4.2 改进算法流程 | 第39-40页 |
| 4.3 算例仿真 | 第40-43页 |
| 4.3.1 算法评价标准 | 第41-42页 |
| 4.3.2 计算结果 | 第42页 |
| 4.3.3 算例分析 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 本文的主要工作 | 第45-46页 |
| 5.2 本文的不足 | 第46页 |
| 5.3 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第50页 |
