| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 目录 | 第12-16页 |
| 图表目录 | 第16-19页 |
| 1 绪论 | 第19-49页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第19-21页 |
| 1.2 调度问题概述 | 第21-26页 |
| 1.2.1 问题描述及性能指标 | 第21-23页 |
| 1.2.2 车间调度问题的分类 | 第23-26页 |
| 1.3 云制造概述 | 第26-28页 |
| 1.3.1 概念及体系结构 | 第26-27页 |
| 1.3.2 云制造中的关键技术 | 第27-28页 |
| 1.4 论文相关领域国内外研究现状 | 第28-43页 |
| 1.4.1 车间调度问题的精确求解方法 | 第29-30页 |
| 1.4.2 车间调度问题的近似求解方法 | 第30-39页 |
| 1.4.3 柔性作业车间调度问题求解方法 | 第39-41页 |
| 1.4.4 云制造下的资源服务调度研究 | 第41-43页 |
| 1.5 现状总结与问题分析 | 第43-44页 |
| 1.6 论文研究内容及章节安排 | 第44-49页 |
| 1.6.1 研究内容 | 第44-46页 |
| 1.6.2 章节安排 | 第46-49页 |
| 2 FJSP研究的总体技术框架 | 第49-57页 |
| 2.1 引言 | 第49页 |
| 2.2 FJSP问题描述 | 第49-51页 |
| 2.3 FJSP数学模型 | 第51-53页 |
| 2.3.1 符号定义和说明 | 第51页 |
| 2.3.2 调度决策变量 | 第51-52页 |
| 2.3.3 调度决策的目标函数 | 第52-53页 |
| 2.4 基于遗传算法的FJSP问题求解技术框架 | 第53-55页 |
| 2.5 小结 | 第55-57页 |
| 3 基于遗传算法优化的FJSP机器选择初始方法 | 第57-69页 |
| 3.1 引言 | 第57页 |
| 3.2 FJSP求解算法流程设计 | 第57-58页 |
| 3.3 机器选择优化初始方法 | 第58-64页 |
| 3.3.1 已有方法分析 | 第58-61页 |
| 3.3.2 机器链优化遗传算法GA-Ⅱ | 第61-64页 |
| 3.4 遗传操作与解码 | 第64页 |
| 3.5 求解实例与分析 | 第64-68页 |
| 3.6 小结 | 第68-69页 |
| 4 基于极限调度完工时间最小化的FJSP机器选择初始方法 | 第69-85页 |
| 4.1 引言 | 第69页 |
| 4.2 机器选择方法 | 第69-77页 |
| 4.2.1 机器选择分析 | 第69-73页 |
| 4.2.2 方法思路设计 | 第73-75页 |
| 4.2.3 方法具体实现 | 第75-77页 |
| 4.3 FJSP求解遗传算法 | 第77页 |
| 4.4 求解实例与分析 | 第77-84页 |
| 4.4.1 初始机器链性能对比分析 | 第78-82页 |
| 4.4.2 FJSP算例求解 | 第82-84页 |
| 4.5 小结 | 第84-85页 |
| 5 基于工序编码邻域搜索遗传算法求解FJSP | 第85-101页 |
| 5.1 引言 | 第85页 |
| 5.2 工序顺序链启发式初始方法 | 第85-88页 |
| 5.3 邻域结构与搜索策略 | 第88-94页 |
| 5.3.1 邻域结构 | 第88-89页 |
| 5.3.2 基于工序编码染色体的邻域搜索方法 | 第89-90页 |
| 5.3.3 基于工序编码染色体的双向标准化 | 第90-94页 |
| 5.4 求解算法 | 第94页 |
| 5.5 求解实例与分析 | 第94-100页 |
| 5.5.1 实验一 | 第95-98页 |
| 5.5.2 实验二 | 第98-100页 |
| 5.6 小结 | 第100-101页 |
| 6 基于空闲时间邻域搜索遗传算法求解FJSP | 第101-123页 |
| 6.1 引言 | 第101页 |
| 6.2 析取图模型 | 第101-102页 |
| 6.3 基于空闲时间的邻域结构 | 第102-112页 |
| 6.3.1 解码方式分析 | 第102-105页 |
| 6.3.2 保证可行解工序移动条件 | 第105-109页 |
| 6.3.3 空闲时间查找与邻域结构 | 第109-112页 |
| 6.4 求解算法 | 第112页 |
| 6.5 求解实例与分析 | 第112-117页 |
| 6.5.1 实验一 | 第113-115页 |
| 6.5.2 实验二 | 第115-117页 |
| 6.6 与相关文献中算法结果汇总对比 | 第117-118页 |
| 6.7 企业应用 | 第118-122页 |
| 6.8 小结 | 第122-123页 |
| 7 云制造环境下的柔性资源服务调度研究 | 第123-135页 |
| 7.1 引言 | 第123页 |
| 7.2 产品制造过程分析 | 第123-124页 |
| 7.3 云制造服务 | 第124-125页 |
| 7.4 云制造资源服务调度优化数学模型 | 第125-128页 |
| 7.4.1 问题描述 | 第125-127页 |
| 7.4.2 约束条件 | 第127页 |
| 7.4.3 目标函数 | 第127-128页 |
| 7.5 求解算法 | 第128-132页 |
| 7.5.1 基于任务级别的分区编码 | 第128-129页 |
| 7.5.2 遗传操作 | 第129-131页 |
| 7.5.3 具有运输和任务顺序约束的解码 | 第131页 |
| 7.5.4 适应度函数 | 第131-132页 |
| 7.6 求解算例 | 第132-134页 |
| 7.7 小结 | 第134-135页 |
| 8 总结与展望 | 第135-139页 |
| 8.1 全文总结与创新点 | 第135-137页 |
| 8.2 研究展望 | 第137-139页 |
| 参考文献 | 第139-161页 |
| 附录 | 第161-173页 |
| 附录1 本文算法和相关文献中算法对FJSP基准算例求解结果汇总对比 | 第161-163页 |
| 附录2 本文算法求得的部分mk算例甘特图 | 第163-164页 |
| 附录3 本文算法求得的部分BCdata算例甘特图 | 第164-169页 |
| 附录4 某汽轮机公司车间工件加工数据信息 | 第169-173页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目和发表(录用)的学术论文 | 第173页 |
