| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-14页 |
| 插图索引 | 第14-15页 |
| 附表索引 | 第15-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-24页 |
| ·生产调度问题研究背景和意义 | 第16-17页 |
| ·车间生产调度问题研究现状 | 第17-18页 |
| ·车间生产调度问题概述 | 第18-22页 |
| ·车间生产调度问题的特点及分类 | 第18-20页 |
| ·车间生产调度问题的方法 | 第20-22页 |
| ·本文的主要工作 | 第22-23页 |
| ·本文的组织结构 | 第23-24页 |
| 第2章 分布估计算法 | 第24-34页 |
| ·遗传算法 | 第24-26页 |
| ·分布估计算法研究背景 | 第26-27页 |
| ·分布估计算法研究现状 | 第27-29页 |
| ·分布估计算法 | 第29-34页 |
| ·分布估计算法基本框架 | 第29-30页 |
| ·分布估计算法特点及分类 | 第30-33页 |
| ·算法收敛性与复杂性分析 | 第33-34页 |
| 第3章 基于优良模式连接的分布估计算法及其应用 | 第34-48页 |
| ·优良模式连接的基本思想 | 第34-36页 |
| ·模式矩阵的建立方法 | 第36-37页 |
| ·分块优化思想及过程 | 第37-40页 |
| ·基于优良模式连接的EDA 算法基本流程 | 第40-41页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第41-45页 |
| ·小结 | 第45-48页 |
| 第4章 基于优良模式连接的分布估计算法求解车间生产调度问题 | 第48-62页 |
| ·基于优良模式连接的EDA 算法求解JSP 问题 | 第48-54页 |
| ·JSP 问题描述 | 第48-49页 |
| ·算法基本流程 | 第49-51页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第51-54页 |
| ·基于优良模式连接的EDA 算法求解FJSP 问题 | 第54-60页 |
| ·FJSP 问题描述 | 第54页 |
| ·算法基本流程 | 第54-56页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第56-60页 |
| ·小结 | 第60-62页 |
| 第5章 基于Bayesian 统计推理的分布估计算法 | 第62-72页 |
| ·Bayesian 统计推断理论 | 第62页 |
| ·概率模型的建立 | 第62-65页 |
| ·先验分布概率模型的建立 | 第63页 |
| ·条件分布概率模型的建立 | 第63-64页 |
| ·后验分布概率模型的建立 | 第64-65页 |
| ·概率模型的更新 | 第65-66页 |
| ·先验分布概率模型的更新 | 第65页 |
| ·条件分布概率模型的更新 | 第65页 |
| ·后验分布概率模型的更新 | 第65-66页 |
| ·算法基本流程 | 第66-67页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第67-70页 |
| ·小结 | 第70-72页 |
| 第6章 基于Bayesian 统计推理的分布估计算法求解车间生产调度问题 | 第72-88页 |
| ·基于Bayesian 统计推理的EDA 算法求解JSP 问题 | 第72-80页 |
| ·算法基本流程 | 第72-77页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第77-80页 |
| ·基于Bayesian 统计推理的EDA 算法求解FJSP 问题 | 第80-86页 |
| ·算法基本流程 | 第80-83页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第83-86页 |
| ·小结 | 第86-88页 |
| 第7章 基于经验Copula 的分布估计算法及其在离散优化问题中的应用 | 第88-98页 |
| ·离散Quasi-copula 基本概念 | 第88-89页 |
| ·基于经验Copula 的分布估计算法 | 第89-92页 |
| ·基于经验copula EDA 算法流程 | 第89-92页 |
| ·基于经验copula 的EDA 算法复杂性分析 | 第92页 |
| ·基于经验Copula 的EDA 算法求解TSP 问题 | 第92-94页 |
| ·求解TSP 问题的算法流程 | 第92页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第92-94页 |
| ·基于经验Copula 的EDA 算法求解FJSP 问题 | 第94-97页 |
| ·求解FJSP 问题的算法流程 | 第94页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第94-97页 |
| ·小结 | 第97-98页 |
| 结论与展望 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-109页 |
| 致谢 | 第109-111页 |
| 附录 A 攻读博士期间发表的学术论文 | 第111页 |
