基于经济分析和蚁群算法的多目标Job-shop调度问题研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第11-13页 |
| ·Job-shop 调度在生产调度中的地位 | 第11-12页 |
| ·Job-shop 调度实际工作中存在的问题 | 第12-13页 |
| ·Job-shop 调度现存理论的不足 | 第13页 |
| ·Job-shop 调度研究现状 | 第13-17页 |
| ·建模研究现状 | 第13-15页 |
| ·优化算法研究现状 | 第15-17页 |
| ·多目标优化研究现状 | 第17页 |
| ·研究内容、技术路线及论文结构 | 第17-20页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·技术路线 | 第18-19页 |
| ·论文结构 | 第19-20页 |
| ·创新点 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 Job-shop 调度问题的理论基础 | 第21-28页 |
| ·Job-shop 调度问题概述 | 第21-23页 |
| ·Job-shop 调度问题的一般描述 | 第21页 |
| ·Job-shop 调度问题的一般假设 | 第21-22页 |
| ·Job-shop 调度问题的数学描述 | 第22-23页 |
| ·蚁群算法概述 | 第23-27页 |
| ·蚁群算法的由来 | 第23-24页 |
| ·蚂蚁系统——蚁群算法的原型 | 第24-26页 |
| ·基于图解的蚂蚁系统及其收敛性 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 Job-shop 调度问题的模型 | 第28-52页 |
| ·Job-shop 调度问题分析 | 第28-36页 |
| ·生产类型的影响 | 第28-30页 |
| ·生产方式的影响 | 第30-34页 |
| ·不确定性因素的影响 | 第34-36页 |
| ·Job-shop 调度问题模型的建立 | 第36-42页 |
| ·模型假设及约束 | 第36-39页 |
| ·目标函数 | 第39-41页 |
| ·代数模型 | 第41-42页 |
| ·Job-shop 调度问题模型的求解 | 第42-49页 |
| ·瓶颈的识别 | 第42-43页 |
| ·缓冲的设置 | 第43-49页 |
| ·基于TOC 思想的蚁群算法求解框架 | 第49页 |
| ·Job-shop 调度的控制方法 | 第49-51页 |
| ·三区段管理法 | 第49-50页 |
| ·时间缓冲控制机制（Rope）模型 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于TOC 思想的蚁群算法设计 | 第52-65页 |
| ·基于TOC 思想的蚁群算法设计 | 第52-57页 |
| ·路径设计 | 第52-53页 |
| ·蚂蚁的设计 | 第53-54页 |
| ·蚁群初始化 | 第54页 |
| ·蚁群算法参数的设置 | 第54-56页 |
| ·TOC 模块设计 | 第56-57页 |
| ·算例分析 | 第57-64页 |
| ·问题描述 | 第57-59页 |
| ·基于TOC 的蚁群算法运行求解 | 第59-62页 |
| ·结果及分析 | 第62-64页 |
| ·与遗传算法性能的比较 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 案例分析 | 第65-75页 |
| ·企业概况 | 第65-67页 |
| ·企业现存在问题及原因分析 | 第67-69页 |
| ·基于TOC 思想的蚁群算法在柴油机生产中的应用 | 第69-74页 |
| ·数据处理 | 第69-73页 |
| ·运行结果及分析 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 结论及展望 | 第75-77页 |
| 一、论文总结 | 第75页 |
| 二、研究展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 详细摘要 | 第83-88页 |
