EMS行业中面向资源能力平衡的生产计划优化研究
摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4页 |
第一章 绪论 | 第8-14页 |
1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
1.2 相关研究综述 | 第9-12页 |
1.3 本文主要内容及章节安排 | 第12-13页 |
1.3.1 主要研究内容 | 第12页 |
1.3.2 论文的组织结构 | 第12-13页 |
1.4 本章小结 | 第13-14页 |
第二章 EMS 行业中生产计划优化模型 | 第14-26页 |
2.1 EMS 行业中生产计划管理 | 第14-18页 |
2.1.1 EMS 行业中生产计划特点 | 第14页 |
2.1.2 生产进度计划制定 | 第14-17页 |
2.1.3 生产计划网络图的应用 | 第17-18页 |
2.2 生产计划网络图的优化模型方法 | 第18-25页 |
2.2.1 压缩关键路径工期以优化生产总工期 | 第18-19页 |
2.2.2 以降低生产成本为目标的生产计划优化 | 第19-21页 |
2.2.3 以资源均衡为目标的优化 | 第21-25页 |
2.3 本章小结 | 第25-26页 |
第三章 生产计划的系统应用 | 第26-35页 |
3.1 生产计划的系统应用的背景介绍 | 第26页 |
3.2 生产计划的系统应用和实施 | 第26-33页 |
3.2.1 如何在系统中实施工作的划分和定义 | 第26-27页 |
3.2.2 如何在系统中实施工作之间顺序的安排 | 第27-28页 |
3.2.3 如何在系统中制定工作时间 | 第28-30页 |
3.2.4 如何在系统中制定进度计划 | 第30-31页 |
3.2.5 在系统中如何对进度计划进行控制 | 第31-33页 |
3.3 现有系统的不足和需要提升的方向 | 第33-34页 |
3.4 本章小结 | 第34-35页 |
第四章 生产计划资源平衡的算法改进研究 | 第35-47页 |
4.1 算法改进的核心思路与总体流程 | 第35-38页 |
4.1.1 类似相关算法应用现状 | 第35-37页 |
4.1.2 算法改进方向及介绍 | 第37-38页 |
4.2 构造染色体 | 第38-40页 |
4.3 定义适应度函数 | 第40-42页 |
4.4 调整遗传算子 | 第42-45页 |
4.4.1 通常的遗传算子 | 第42-43页 |
4.4.2 交叉算子及其调整 | 第43-45页 |
4.4.3 变异算子及其调整 | 第45页 |
4.5 本章小结 | 第45-47页 |
第五章 改进算法在EMS 行业中工程实例中应用 | 第47-60页 |
5.1 工程背景介绍 | 第47-50页 |
5.2 优化前的数据准备及预处理 | 第50-51页 |
5.3 染色体结构及种群初始化 | 第51-52页 |
5.4 适应度函数 | 第52-53页 |
5.5 遗传算子(变异算子与交叉算子) | 第53-55页 |
5.6 算法优化结果 | 第55-57页 |
5.6.1 程序计算结果 | 第55-57页 |
5.6.2 最优的生产计划安排 | 第57页 |
5.7 优化前后结果对比分析 | 第57-58页 |
5.8 本章小结 | 第58-60页 |
第六章 结论及展望 | 第60-62页 |
6.1 主要研究结论 | 第60页 |
6.2 后续研究的展望 | 第60-62页 |
参考文献 | 第62-66页 |
致谢 | 第66-67页 |
攻读学位期间完成的学术论文 | 第67页 |