| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状、发展动态 | 第11-15页 |
| 1.3 本文的工作及其章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 供应链协同调度问题及其相关优化算法综述 | 第16-22页 |
| 2.1 供应链协同调度问题及特点 | 第16页 |
| 2.2 供应链调度问题的表示方法 | 第16-17页 |
| 2.3 求解调度问题的优化算法 | 第17-21页 |
| 2.3.1 粒子群算法原理及特点 | 第17-19页 |
| 2.3.2 文化算法原理及特点 | 第19-21页 |
| 2.4 小结 | 第21-22页 |
| 第3章 带有运输时间约束的制造与交付协同调度问题 | 第22-46页 |
| 3.1 问题模型 | 第24-26页 |
| 3.2 问题分析 | 第26-27页 |
| 3.3 启发式算法设计及结果 | 第27-29页 |
| 3.4 启发式算法结果分析 | 第29-31页 |
| 3.5 粒子群算法设计 | 第31-32页 |
| 3.6 粒子群算法计算实验及结果分析 | 第32-35页 |
| 3.7 文化算法设计 | 第35-37页 |
| 3.8 文化算法实验及结果分析 | 第37-46页 |
| 第4章 带有运输和库存总时间约束的制造与交付协同调度问题 | 第46-90页 |
| 4.1 带有运输和库存总时间约束的同客户组批制造与交付协同调度问题 | 第46-67页 |
| 4.1.1 问题模型 | 第48-50页 |
| 4.1.2 问题分析 | 第50-55页 |
| 4.1.3 启发式算法设计及结果 | 第55-56页 |
| 4.1.4 启发式算法结果分析 | 第56-57页 |
| 4.1.5 粒子群算法设计 | 第57-58页 |
| 4.1.6 粒子群算法计算实验及结果分析 | 第58-61页 |
| 4.1.7 文化算法设计 | 第61页 |
| 4.1.8 文化算法实验及结果分析 | 第61-67页 |
| 4.2 带有运输和库存总时间约束多客户组批的制造与交付协同调度问题 | 第67-87页 |
| 4.2.1 问题模型 | 第69-71页 |
| 4.2.2 问题分析 | 第71-77页 |
| 4.2.3 启发式算法设计 | 第77页 |
| 4.2.4 启发式算法结果分析 | 第77页 |
| 4.2.5 粒子群算法设计 | 第77-78页 |
| 4.2.6 粒子群算法计算实验及结果分析 | 第78-81页 |
| 4.2.7 文化算法设计 | 第81页 |
| 4.2.8 文化算法实验及结果分析 | 第81-87页 |
| 4.3 结果比较 | 第87-90页 |
| 第5章 总结和展望 | 第90-92页 |
| 5.1 总结 | 第90页 |
| 5.2 展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 致谢 | 第96页 |
