| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 问题提出和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 面向对象混合知识表示和钢铁一体化生产知识库系统 | 第14-24页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 基于钢铁一体化生产计划与调度知识分类 | 第14-15页 |
| 2.3 钢铁一体化生产计划与调度知识的层次结构 | 第15-16页 |
| 2.4 钢铁一体化生产知识库系统构架与知识表示 | 第16-17页 |
| 2.5 智能调度与知识表示 | 第17-18页 |
| 2.6 知识的表示方法分析 | 第18-20页 |
| 2.7 基于面向对象混合知识表示方法的知识库构建 | 第20-23页 |
| 2.7.1 根类知识与子类知识的表示 | 第20-21页 |
| 2.7.2 具体实例知识的表示 | 第21-23页 |
| 2.8 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于模型规则知识的钢铁一体化生产计划与智能调度算法 | 第24-45页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 面向订单的钢铁一体化生产计划分析 | 第24-25页 |
| 3.3 生产计划调度问题的研究方法 | 第25-28页 |
| 3.4 钢铁一体化生产计划模型 | 第28-37页 |
| 3.4.1 钢铁一体化生产合同计划模型 | 第29-31页 |
| 3.4.2 钢铁一体化生产组炉计划模型 | 第31-33页 |
| 3.4.3 钢铁一体化生产组浇计划模型 | 第33-34页 |
| 3.4.4 钢铁一体化生产轧制计划模型 | 第34-37页 |
| 3.5 基于模型规则知识的生产调度智能算法设计 | 第37-44页 |
| 3.5.1 基于知识的合同计划聚类单亲遗传算法 | 第37-38页 |
| 3.5.2 基于合同计划和炉次模型规则的组炉计划遗传算法 | 第38-39页 |
| 3.5.3 基于组炉计划和启发式规则的组浇计划遗传算法 | 第39-42页 |
| 3.5.4 基于板坯实绩和轧制模型规则的轧制计划遗传算法 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 钢铁一体化生产知识库系统的设计 | 第45-64页 |
| 4.1 钢铁一体化生产知识库系统 | 第45页 |
| 4.2 系统配置 | 第45-46页 |
| 4.3 系统结构 | 第46-47页 |
| 4.4 系统数据库设计 | 第47-49页 |
| 4.5 考虑动态调度和安全库存的一体化生产知识库系统 | 第49-51页 |
| 4.6 以MFC为主的知识库系统开发技术 | 第51-52页 |
| 4.7 知识库系统实现 | 第52-55页 |
| 4.8 生产计划子系统开发 | 第55-63页 |
| 4.8.1 系统运行 | 第55-56页 |
| 4.8.2 系统设计案例 | 第56-63页 |
| 4.9 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 全文总结 | 第64页 |
| 5.2 展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71-72页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第72-73页 |
| 硕士学位论文（摘要） | 第73-78页 |
