| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·车间调度问题的描述、分类及特点 | 第11-13页 |
| ·车间调度问题的描述 | 第11-12页 |
| ·车间调度问题的分类 | 第12页 |
| ·车间调度问题的特点 | 第12-13页 |
| ·车间调度问题的研究方法 | 第13-18页 |
| ·车间调度研究存在的问题 | 第18-19页 |
| ·本论文的主要内容及结构安排 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 遗传算法概述 | 第21-34页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·遗传算法发展历史 | 第21-22页 |
| ·遗传算法的生物学基础 | 第22-24页 |
| ·遗传与变异 | 第22-23页 |
| ·进化理论 | 第23页 |
| ·遗传与进化的系统观 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的基本流程及步骤设计 | 第24-30页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第24-26页 |
| ·遗传算法的步骤设计 | 第26-30页 |
| ·遗传算法的特点 | 第30-31页 |
| ·遗传算法在车间调度中的应用现状 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于自适应遗传算法求解柔性Job Shop调度问题 | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·柔性 Job Shop调度问题 | 第34-36页 |
| ·问题描述 | 第34-35页 |
| ·描述调度问题的符号表示 | 第35-36页 |
| ·确立目标函数 | 第36页 |
| ·自适应遗传算法设计 | 第36-41页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于精英交叉的遗传算法求解一类不确定性Job Shop调度问题 | 第44-52页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·问题描述与模型建立 | 第44-47页 |
| ·区间数操作 | 第45页 |
| ·问题描述 | 第45-46页 |
| ·确立目标函数 | 第46-47页 |
| ·算法实现 | 第47-49页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 一、总结 | 第52页 |
| 二、展望 | 第52-54页 |
| 附录 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第63-64页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第64页 |