| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文章节结构 | 第13-14页 |
| 第2章 生产批量计划问题的数学模型 | 第14-19页 |
| 2.1 生产批量计划问题的相关概念 | 第14页 |
| 2.2 单级无资源约束问题的数学模型 | 第14-15页 |
| 2.3 单级有资源约束问题的数学模型 | 第15-17页 |
| 2.4 多级无资源约束问题的数学模型 | 第17-18页 |
| 2.5 多级有资源约束问题的数学模型 | 第18-19页 |
| 第3章 粒子群算法及其改进 | 第19-33页 |
| 3.1 智能搜索算法在最优化问题中的应用 | 第19-21页 |
| 3.1.1 基本遗传算法 | 第19-20页 |
| 3.1.2 基本蚁群算法 | 第20页 |
| 3.1.3 基本粒子群算法 | 第20-21页 |
| 3.2 粒子群算法的改进研究 | 第21-30页 |
| 3.2.1 PSO的算法流程 | 第21-25页 |
| 3.2.2 基于遗传算法的PSO改进算法 | 第25-28页 |
| 3.2.3 基于双种群的PSO与GA结合的改进算法 | 第28-30页 |
| 3.3 不同寻优算法间的性能比较 | 第30-33页 |
| 第4章 粒子群算法及其改进算法的性能分析 | 第33-45页 |
| 4.1 简单生产批量计划问题中的对比分析 | 第33-35页 |
| 4.2 单级无资源约束生产批量计划问题中的对比分析 | 第35-37页 |
| 4.3 单级有资源约束生产批量计划问题中的对比分析 | 第37-41页 |
| 4.4 多级无资源约束生产批量计划问题中的对比分析 | 第41-45页 |
| 第5章 双种群改进PSO算法的应用案例 | 第45-53页 |
| 5.1 生产批量计划问题的实例描述 | 第45-48页 |
| 5.2 双种群改进PSO算法的实现过程 | 第48页 |
| 5.3 双种群改进PSO算法的仿真结果 | 第48-51页 |
| 5.4 双种群改进PSO算法在生产批量计划问题中的特性分析 | 第51-53页 |
| 第6章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
