| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-17页 |
| 1.1.1 项目调度问题模型 | 第13-15页 |
| 1.1.2 RCMPSP模型 | 第15-16页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.1 模型扩展研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 求解算法研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第19-20页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第20-22页 |
| 2 带资源时间窗的资源约束多项目调度问题模型 | 第22-38页 |
| 2.1 相关概念 | 第22-24页 |
| 2.2 约束条件 | 第24-28页 |
| 2.3 模型构建 | 第28-36页 |
| 2.3.1 问题描述 | 第28-30页 |
| 2.3.2 数学模型 | 第30-33页 |
| 2.3.3 模型实例 | 第33-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 3 基于改进的串行多项目进度生成机制和优先规则的启发式算法 | 第38-56页 |
| 3.1 进度生成机制 | 第38-41页 |
| 3.1.1 串行多项目进度生成机制 | 第38-39页 |
| 3.1.2 改进的串行多项目进度生成机制 | 第39-41页 |
| 3.2 优先规则 | 第41-45页 |
| 3.2.1 工件选择规则 | 第41-42页 |
| 3.2.2 工位选择规则 | 第42页 |
| 3.2.3 工件转移顺序规则 | 第42-43页 |
| 3.2.4 资源选择规则 | 第43页 |
| 3.2.5 基准工序选择规则 | 第43-44页 |
| 3.2.6 工序集选择规则 | 第44页 |
| 3.2.7 开锁规则 | 第44-45页 |
| 3.3 算法流程 | 第45页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第45-54页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第46-48页 |
| 3.4.2 算例描述 | 第48-51页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第51-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 4 基于蚁群算法的改进方法 | 第56-70页 |
| 4.1 工件转移顺序随机抽样算法 | 第56-58页 |
| 4.1.1 算法思想 | 第56-57页 |
| 4.1.2 算法流程 | 第57页 |
| 4.1.3 实验验证及分析 | 第57-58页 |
| 4.2 蚁群算法概述 | 第58-60页 |
| 4.2.1 算法思想 | 第59页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第59-60页 |
| 4.2.3 MMAS算法 | 第60页 |
| 4.3 基于ISMPSGS和MMAS的优化算法 | 第60-64页 |
| 4.3.1 算法思想 | 第61页 |
| 4.3.2 状态转移规则 | 第61-62页 |
| 4.3.3 启发式信息 | 第62页 |
| 4.3.4 信息素更新机制 | 第62-64页 |
| 4.3.5 算法流程 | 第64页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第64-68页 |
| 4.4.1 参数选择 | 第65页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第65-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 5 基于蚁群和禁忌搜索的两阶段改进方法 | 第70-80页 |
| 5.1 禁忌搜索算法概述 | 第70-71页 |
| 5.1.1 算法思想 | 第70-71页 |
| 5.1.2 算法流程 | 第71页 |
| 5.2 基于MMAS和TS的两阶段算法 | 第71-76页 |
| 5.2.1 算法思想 | 第72页 |
| 5.2.2 算法设计 | 第72-74页 |
| 5.2.3 算法流程 | 第74-76页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第76-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 6 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 总结 | 第80-81页 |
| 6.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第86-90页 |
| 学位论文数据集 | 第90页 |