| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·车间调度问题的提出 | 第10-11页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·车间调度问题的概述 | 第11-15页 |
| ·车间调度问题的特点 | 第11-12页 |
| ·车间调度问题的分类 | 第12页 |
| ·车间调度问题的研究方法 | 第12-15页 |
| ·粒子群算法在车间调度领域中的研究现状及存在的问题 | 第15-17页 |
| ·研究现状 | 第15-17页 |
| ·存在的问题 | 第17页 |
| ·本文的研究工作及结构安排 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 2 多目标粒子群算法 | 第20-32页 |
| ·多目标优化问题 | 第20-27页 |
| ·多目标优化问题的基本概念 | 第20-23页 |
| ·多目标优化问题的传统求解方法 | 第23-25页 |
| ·求解多目标优化问题的进化算法 | 第25-27页 |
| ·多目标粒子群算法 | 第27-31页 |
| ·标准PSO | 第27-29页 |
| ·常用多目标粒子群算法介绍 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于均匀设计的粒子群算法在多目标柔性作业车间调度中的应用 | 第32-54页 |
| ·粒子群算法在柔性作业车间调度中的应用 | 第32-33页 |
| ·柔性作业车间调度问题的概述 | 第33-35页 |
| ·假设性条件 | 第33-34页 |
| ·目标模型 | 第34-35页 |
| ·均匀设计试验方法的简介 | 第35-37页 |
| ·基于均匀设计的粒子群算法的关键算子 | 第37-49页 |
| ·求解柔性作业车间调度问题的粒子表示方法 | 第37-40页 |
| ·计算工件和机器的开工时间 | 第40页 |
| ·局部搜索策略 | 第40-41页 |
| ·极值更新策略 | 第41-44页 |
| ·种群多样性保持策略 | 第44页 |
| ·适应值函数设计 | 第44-47页 |
| ·算法的基本流程 | 第47-49页 |
| ·算法仿真及分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 4 基于关键路径搜索策略的粒子群算法在多目标混合流水车间调度中的应用 | 第54-69页 |
| ·粒子群算法在多目标混合流水车间调度问题中的应用 | 第54-55页 |
| ·混合流水车间调度问题的概述 | 第55-57页 |
| ·假设条件 | 第55-56页 |
| ·目标模型 | 第56-57页 |
| ·基于关键路径搜索策略的粒子群算法的关键算子 | 第57-65页 |
| ·求解混合流水车间调度问题的粒子表示方法 | 第57-58页 |
| ·初始种群的生成 | 第58-59页 |
| ·粒子速度和位置的更新 | 第59页 |
| ·邻域搜索策略 | 第59-62页 |
| ·种群多样性的维持 | 第62-63页 |
| ·算法的流程 | 第63-65页 |
| ·算法仿真 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 5 基于 NEH 搜索策略的粒子群算法在多目标车间调度中的应用 | 第69-79页 |
| ·NEH 搜索算法的简介 | 第69页 |
| ·基于NEH 搜索算法的粒子群算法的关键算子 | 第69-74页 |
| ·动态粒子群的产生 | 第69-70页 |
| ·适应值函数的设计 | 第70页 |
| ·改进的NEH 搜索策略 | 第70-71页 |
| ·粒子的变异操作 | 第71页 |
| ·算法流程 | 第71-74页 |
| ·算法仿真 | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 总结与展望 | 第79-81页 |
| 1 研究总结 | 第79-80页 |
| 2 研究展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第87-88页 |
