| 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 引言 | 第14页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.3 研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3.1 瓶颈设备识别问题研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 作业调度问题研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第19-22页 |
| 第二章 工程机械加工车间瓶颈设备识别方法研究 | 第22-28页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 工程机械加工车间生产问题描述 | 第22-23页 |
| 2.3 基于网络结构特征的瓶颈设备识别方法研究 | 第23-26页 |
| 2.3.1 生产作业网络描述 | 第23-24页 |
| 2.3.2 生产作业网络特征定义 | 第24-25页 |
| 2.3.3 生产作业网络瓶颈度计算 | 第25页 |
| 2.3.4 基于网络结构特征的设备瓶颈度求解流程 | 第25-26页 |
| 2.4 基于网络结构特征的工程机械加工车间瓶颈设备求解 | 第26-27页 |
| 2.4.1 生产作业网络模型建立 | 第26-27页 |
| 2.4.2 基于网络结构特征的瓶颈度分析 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 瓶颈作业环境下工程机械作业车间调度模型 | 第28-36页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 工程机械作业车间调度模型 | 第28-31页 |
| 3.2.1 工程机械作业车间调度问题描述 | 第28-29页 |
| 3.2.2 工程机械作业车间调度约束条件 | 第29-30页 |
| 3.2.3 工程机械作业车间调度优化目标 | 第30-31页 |
| 3.3 多优化目标作业调度问题的求解分析 | 第31-34页 |
| 3.3.1 多优化目标作业调度问题解集规则 | 第31-32页 |
| 3.3.2 多优化目标作业调度方案表示方法 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于免疫遗传算法的工程机械作业车间调度模型求解 | 第36-60页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 免疫遗传算法基本理论 | 第36-40页 |
| 4.2.1 遗传算法简介 | 第36-37页 |
| 4.2.2 免疫遗传算法简介 | 第37页 |
| 4.2.3 免疫遗传算法相关理论 | 第37-38页 |
| 4.2.4 免疫遗传算法基本步骤 | 第38-40页 |
| 4.3 基于免疫遗传的工程机械作业车间模型求解 | 第40-54页 |
| 4.3.1 基于设备的编码和解码 | 第40-44页 |
| 4.3.2 基于适应度函数的个体评价 | 第44-45页 |
| 4.3.3 自适应交叉和变异算子 | 第45-48页 |
| 4.3.4 针对瓶颈设备的免疫操作 | 第48-51页 |
| 4.3.5 基于层次分析法的方案评价 | 第51-54页 |
| 4.4 瓶颈作业环境下工程机械作业车间调度求解流程 | 第54-55页 |
| 4.5 实例验证 | 第55-59页 |
| 4.5.1 实例描述 | 第55-56页 |
| 4.5.2 实例仿真结果与分析 | 第56-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 工程机械作业车间生产调度系统的设计和开发 | 第60-70页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 系统概述 | 第60页 |
| 5.3 系统功能架构设计 | 第60-63页 |
| 5.3.1 系统功能设计 | 第60-61页 |
| 5.3.2 系统架构设计 | 第61-62页 |
| 5.3.3 数据库设计 | 第62-63页 |
| 5.4 系统实现 | 第63-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 全文总结 | 第70-71页 |
| 6.2 工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第76-77页 |
