智能制造系统多目标车间调度研究
| 第一章 绪论 | 第1-19页 |
| ·车间调度问题概述 | 第9-11页 |
| ·车间调度问题的研究现状 | 第11-14页 |
| ·车间调度问题的研究方法 | 第14-16页 |
| ·车间调度研究的发展趋势 | 第16页 |
| ·本文的研究意义和主要内容 | 第16-19页 |
| 第二章 生产周期-交货期双目标的调度优化 | 第19-40页 |
| ·生产周期-交货期双目标调度模型 | 第19-20页 |
| ·基于工序优先级的双向调度算法 | 第20-27页 |
| ·双向调度的遗传算法 | 第27-32页 |
| ·遗传算法的关键参数确定 | 第32-33页 |
| ·双向调度算法 | 第33页 |
| ·仿真试验与结果分析 | 第33-37页 |
| ·与国外学者的研究结果比较 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第三章 生产周期-生产费用双目标调度优化 | 第40-64页 |
| ·调度的数学模型 | 第40-43页 |
| ·生产费用的计算公式 | 第43-45页 |
| ·基于工序优先级的调度算法 | 第45-46页 |
| ·生产周期-生产费用双目标的综合评价 | 第46-48页 |
| ·双目标调度问题的遗传算法 | 第48-54页 |
| ·试验及结果分析 | 第54-62页 |
| ·与EIMaragy的研究结果比较 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第四章 多资源多目标作业调度优化 | 第64-87页 |
| ·问题描述 | 第64-65页 |
| ·活动调度算法 | 第65-67页 |
| ·多目标决策理论简介 | 第67-69页 |
| ·多目标调度的遗传算法 | 第69-76页 |
| ·试验与分析 | 第76-80页 |
| ·与Ponnambalam的研究结果比较 | 第80-84页 |
| ·标准算例检验 | 第84-86页 |
| ·小结 | 第86-87页 |
| 第五章 批量生产调度研究 | 第87-96页 |
| ·批量生产调度问题描述 | 第87-88页 |
| ·批量生产调度策略 | 第88-91页 |
| ·批量生产调度的混合遗传算法 | 第91-92页 |
| ·仿真结果及分析 | 第92-95页 |
| ·小结 | 第95-96页 |
| 第六章 动态作业调度问题研究 | 第96-106页 |
| ·动态环境中的作业调度问题描述 | 第96-98页 |
| ·滚动调度策略 | 第98-102页 |
| ·仿真及分析 | 第102-105页 |
| ·小结 | 第105-106页 |
| 第七章 调度软件设计与实现 | 第106-116页 |
| ·车间调度系统设计 | 第106-110页 |
| ·车间调度软件的使用方法 | 第110-115页 |
| ·小结 | 第115-116页 |
| 第八章 总结与展望 | 第116-119页 |
| ·本文工作总结 | 第116-117页 |
| ·未来工作展望 | 第117-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第120-121页 |
| 参考文献 | 第121-130页 |
| 附录(鉴定证书) | 第130页 |
