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汽车电子控制器车间生产调度系统的研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
1 绪论第10-19页
    1.1 课题研究背景与研究意义第10-11页
        1.1.1 课题研究背景第10页
        1.1.2 课题研究意义第10-11页
    1.2 车间调度问题描述分类及特点第11-14页
        1.2.1 车间调度问题描述第11-12页
        1.2.2 车间调度问题分类第12-13页
        1.2.3 车间调度问题的特点第13-14页
    1.3 生产调度问题的研究现状第14-16页
    1.4 论文主要内容及结构安排第16-19页
        1.4.1 论文的主要目的第16页
        1.4.2 论文的主要内容第16-17页
        1.4.3 论文的结构安排第17-19页
2 生产调度问题的研究方法第19-33页
    2.1 遗传算法第19-23页
        2.1.1 遗传算法的起源与发展第19-20页
        2.1.2 遗传算法的内容第20-22页
        2.1.3 遗传算法的流程第22-23页
    2.2 禁忌搜索算法第23-26页
        2.2.1 禁忌搜索算法的思想第24页
        2.2.2 禁忌搜索算法的构成要素第24-25页
        2.2.3 禁忌搜索算法的基本步骤第25-26页
    2.3 神经网络算法第26-30页
        2.3.1 神经网络的基本原理第27页
        2.3.2 神经网络的基本模型第27-30页
        2.3.3 人工神经网络的应用第30页
    2.4 模拟退火算法第30-32页
        2.4.1 模拟退火算法的原理第30-31页
        2.4.2 模拟退火算法的步骤第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
3 车间调度问题的研究第33-41页
    3.1 改进遗传算法解决静态车间调度问题第33-37页
        3.1.1 静态车间调度问题的描述与建模第33-34页
        3.1.2 遗传算法解决静态调度问题第34-37页
    3.2 动态调度第37-40页
        3.2.1 动态调度问题的分类第37-38页
        3.2.2 动态调度问题的描述第38页
        3.2.3 动态调度策略第38-40页
    3.3 本章小结第40-41页
4 VAST公司汽车电子控制器车间生产调度实际分析第41-53页
    4.1 遗传算法解决实际案例第41-46页
    4.2 FlexSim仿真解决车间调度问题第46-52页
        4.2.1 FlexSim软件介绍第46页
        4.2.2 FlexSim仿真分析第46-52页
    4.3 本章小结第52-53页
5 VAST公司生产调度系统方案设计与实现第53-68页
    5.1 VAST公司生产调度系统设计第53-60页
        5.1.1 系统开发环境第53-54页
        5.1.2 生产调度管理系统的结构设计第54-55页
        5.1.3 数据库设计第55-60页
    5.2 数据存储模式第60-62页
    5.3 VAST公司生产调度系统实现第62-67页
    5.4 本章小结第67-68页
6 总结与展望第68-70页
    6.1 总结第68-69页
    6.2 展望第69-70页
参考文献第70-75页
致谢第75-76页

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