| 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 |