| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第7-9页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第7-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 主要研究内容与创新点 | 第9-11页 |
| 1.2.1 主要研究内容 | 第9-10页 |
| 1.2.2 创新点 | 第10-11页 |
| 1.3 研究框架 | 第11-13页 |
| 2 国内外相关研究现状 | 第13-23页 |
| 2.1 手术室调度概述 | 第13-16页 |
| 2.2 手术室调度问题研究现状 | 第16-19页 |
| 2.1.1 仅考虑择期病人手术的手术室调度研究 | 第16-18页 |
| 2.1.2 考虑紧急病人到达的手术室调度研究 | 第18-19页 |
| 2.3 行为运作管理方法的研究 | 第19-20页 |
| 2.4 手术室调度问题求解方法的研究 | 第20-21页 |
| 2.5 国内外研究现状总结 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 多资源约束下考虑行为主体的手术室调度问题建模 | 第23-33页 |
| 3.1 问题描述 | 第23页 |
| 3.2 问题分析 | 第23-29页 |
| 3.2.1 考虑紧急病人到达的手术室调度与预反应式车间调度对比分析 | 第23-24页 |
| 3.2.2 考虑行为主体的扰动度量分析 | 第24-29页 |
| 3.3 模型构建 | 第29-32页 |
| 3.3.1 基本的多资源约束手术室调度模型 | 第29-31页 |
| 3.3.2 多资源约束下考虑行为主体的手术室调度模型 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于混合策略的粒子群算法 | 第33-44页 |
| 4.1 问题复杂性分析 | 第33页 |
| 4.2 基本粒子群算法 | 第33-36页 |
| 4.2.1 粒子群算法概述 | 第33-35页 |
| 4.2.2 基本粒子群算法框架 | 第35-36页 |
| 4.3 初始种群构建策略 | 第36-37页 |
| 4.4 全局搜索策略-PSO | 第37-41页 |
| 4.4.1 多资源约束下的混合多层编码 | 第37-39页 |
| 4.4.2 个体评价 | 第39-41页 |
| 4.5 局部搜索策略 | 第41-42页 |
| 4.5.1 局部搜索机制 | 第41-42页 |
| 4.5.2 局部搜索强度 | 第42页 |
| 4.6 混合策略粒子群算法详细流程 | 第42-43页 |
| 4.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 数值实验 | 第44-53页 |
| 5.1 数值实验设计 | 第44-45页 |
| 5.2 算法参数调试 | 第45-46页 |
| 5.2.1 行为主体不满意度相关参数设置 | 第45页 |
| 5.2.2 局部搜索发生概率设置 | 第45-46页 |
| 5.3 有效前沿评级指标 | 第46-47页 |
| 5.3.1 多样性评价指标 | 第46-47页 |
| 5.3.2 收敛性评级指标 | 第47页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第47-52页 |
| 5.4.1 有效前沿对比分析 | 第47-48页 |
| 5.4.2 算法指标分析 | 第48-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间所参加的科研项目 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间获得的奖励 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |