| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 车间调度问题研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的结构及研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 车间调度问题的研究 | 第12-20页 |
| 2.1 车间调度问题的描述 | 第12-15页 |
| 2.1.1 车间调度问题的定义 | 第12-14页 |
| 2.1.2 车间调度问题的分类 | 第14页 |
| 2.1.3 车间调度问题的特点 | 第14-15页 |
| 2.2 流水车间调度问题 | 第15-16页 |
| 2.2.1 流水车间的问题描述 | 第15-16页 |
| 2.2.2 流水车间的假设条件及分类 | 第16页 |
| 2.3 车间调度问题的研究方法 | 第16-18页 |
| 2.4 车间调度问题现有的调度系统 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 多目标优化问题的相关理论 | 第20-30页 |
| 3.1 多目标优化的基本概念 | 第20-21页 |
| 3.2 多目标优化的 Pareto 平面及其算法 | 第21-23页 |
| 3.3 多目标优化的测量标准 | 第23-24页 |
| 3.4 多目标遗传算法理论 | 第24-29页 |
| 3.4.1 遗传算法的基本思想 | 第24页 |
| 3.4.2 遗传算法的特点 | 第24-25页 |
| 3.4.3 遗传算法的基本概念 | 第25-26页 |
| 3.4.4 遗传算法的基本步骤 | 第26-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 利用混合多目标智能算法求解柔性流水车间调度问题 | 第30-46页 |
| 4.1 柔性流水车间的问题描述及数学建模 | 第30-32页 |
| 4.1.1 柔性流水车间的问题描述 | 第30页 |
| 4.1.2 柔性流水车间的数学建模 | 第30-32页 |
| 4.2 NSGA2 算法的基本理论 | 第32-38页 |
| 4.2.1 NSGA 算法的基本原理 | 第32-33页 |
| 4.2.2 NSGA2 算法的基本原理 | 第33-34页 |
| 4.2.3 精英保留策略和拥挤距离 | 第34-35页 |
| 4.2.4 NSGA2 算法的参数设计和主要结构设计 | 第35-38页 |
| 4.3 基于 NSGA2 的两种改进算法 | 第38-45页 |
| 4.3.1 FLC-NSGA2 算法的基本理论 | 第38-43页 |
| 4.3.2 L-NSGA 算法的基本理论 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 计算结果及分析 | 第46-52页 |
| 5.1 开发环境及数学模型 | 第46页 |
| 5.2 测试数据及测量标准 | 第46-48页 |
| 5.3 计算结果及分析 | 第48-51页 |
| 5.3.1 FLC-NSGA2 算法和 NSGA2 算法的计算结果及分析 | 第48-50页 |
| 5.3.2 L-NSGA 算法和 NSGA2 算法的计算结果及分析 | 第50-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 本文总结 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
