| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 引言 | 第11-13页 |
| 第一章 车间调度 | 第13-25页 |
| ·车间调度在企业生产中的重要性 | 第13页 |
| ·车间调度问题的定义 | 第13页 |
| ·车间调度的重要性 | 第13页 |
| ·车间调度问题概述 | 第13-16页 |
| ·车间调度问题的分类与特点 | 第13-15页 |
| ·车间调度问题的研究现状 | 第15-16页 |
| ·车间调度问题的研究策略 | 第16页 |
| ·JOB-SHOP 调度问题 | 第16-19页 |
| ·JSP 模型 | 第16-17页 |
| ·JSP 的表示 | 第17-19页 |
| ·JSP 的复杂性 | 第19页 |
| ·求解JOB-SHOP 调度问题的算法研究现状 | 第19-24页 |
| 本章小结 | 第24-25页 |
| 第二章 遗传算法 | 第25-36页 |
| ·遗传算法概述 | 第25页 |
| ·遗传算法的基本定理 | 第25-27页 |
| ·模式定理 | 第25-26页 |
| ·内含并行性定理 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的基本实现技术 | 第27-34页 |
| ·编码方法 | 第27-28页 |
| ·适应度函数 | 第28-31页 |
| ·遗传操作 | 第31-34页 |
| ·遗传算法的运行参数 | 第34-35页 |
| 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章车间调度问题的混合算法研究 | 第36-62页 |
| ·遗传算法在车间调度的应用 | 第36-40页 |
| ·基本原理与基本流程 | 第36-38页 |
| ·模式定理和隐含并行性 | 第38-39页 |
| ·遗传算法的缺陷 | 第39-40页 |
| ·混合遗传禁忌算法 | 第40-54页 |
| ·禁忌搜索算法及其在车间调度的应用 | 第40-41页 |
| ·混合遗传禁忌算法的框架设计 | 第41-42页 |
| ·混合遗传禁忌算法的操作 | 第42-54页 |
| ·混合蚁群遗传算法 | 第54-61页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第55-56页 |
| ·基本蚁群算法 | 第56-57页 |
| ·蚁群算法的流程 | 第57-59页 |
| ·蚁群算法的原理 | 第59-60页 |
| ·面向Job-shop 调度问题的混合蚁群遗传算法描述 | 第60-61页 |
| 本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 实例分析 | 第62-68页 |
| ·仿真实验 | 第62-67页 |
| 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 结束语 | 第68-70页 |
| ·全文总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |