| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-24页 |
| 1.1 选题背景、研究目的及意义 | 第15-16页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 研究目的及意义 | 第16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 制造业能耗优化问题的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 带调整时间的车间调度问题研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.3 车间调度求解算法研究现状 | 第19-21页 |
| 1.2.4 文献综述总结 | 第21页 |
| 1.3 本文研究思路、内容和框架 | 第21-23页 |
| 1.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 考虑调整时间的柔性流水车间能耗优化模型构建 | 第24-31页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 考虑调整时间车间生产过程特点分析 | 第24-27页 |
| 2.3 考虑调整时间能耗优化调度问题描述 | 第27-28页 |
| 2.4 考虑调整时间能耗优化调度问题数学模型 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于启发式规则能耗优化调度算法研究 | 第31-49页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 构造启发式算法 | 第31-32页 |
| 3.3 基于调整时间的能耗排序算法 | 第32-33页 |
| 3.4 基于调整时间和加工时间的能耗排序算法 | 第33-36页 |
| 3.5 仿真试验 | 第36-48页 |
| 3.5.1 算例设计 | 第36-38页 |
| 3.5.2 因素分析 | 第38-40页 |
| 3.5.3 算法分析 | 第40-43页 |
| 3.5.4 下界分析 | 第43-46页 |
| 3.5.5 CPU运行时间分析 | 第46-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于规则的混合遗传算法的能耗优化调度算法研究 | 第49-62页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 遗传算法的流程及特征 | 第49-51页 |
| 4.3 基于规则的混合遗传算法的求解过程 | 第51-55页 |
| 4.3.1 编码方法 | 第51-53页 |
| 4.3.2 种群的初始化 | 第53页 |
| 4.3.3 适应度函数 | 第53-54页 |
| 4.3.4 选择操作 | 第54页 |
| 4.3.5 交叉方法 | 第54页 |
| 4.3.6 变异操作 | 第54-55页 |
| 4.4 仿真实验 | 第55-61页 |
| 4.4.1 仿真算例 | 第55-56页 |
| 4.4.2 混合遗传算法与普通遗传算法性能比较 | 第56-58页 |
| 4.4.3 算法分析 | 第58-61页 |
| 4.5 小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于FFS调度模型的能源管理系统设计与部分功能实现 | 第62-71页 |
| 5.1 能源管理的现状 | 第62页 |
| 5.2 能源管理系统结构及功能设计 | 第62-65页 |
| 5.2.1 系统整体结构 | 第62-64页 |
| 5.2.2 系统功能模块设计 | 第64-65页 |
| 5.3 能耗优化调度模块实现 | 第65-70页 |
| 5.3.1 关键流程描述 | 第66-68页 |
| 5.3.2 数据模型设计 | 第68-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
