| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 传统调度问题 | 第15-16页 |
| 1.3 具有恶化效应的生产调度问题 | 第16-20页 |
| 1.4 具有分段恶化效应的生产调度问题 | 第20-22页 |
| 1.5 生产调度优化方法 | 第22-27页 |
| 1.5.1 传统运筹学方法 | 第23页 |
| 1.5.2 启发式规则调度方法 | 第23-24页 |
| 1.5.3 邻域搜索算法 | 第24-25页 |
| 1.5.4 智能进化算法 | 第25-27页 |
| 1.6 本文研究内容及技术路线 | 第27-30页 |
| 第2章 具有分段线性恶化效应的单机调度问题 | 第30-43页 |
| 2.1 引言 | 第30页 |
| 2.2 问题描述 | 第30-31页 |
| 2.3 启发式调度优化算法设计 | 第31-33页 |
| 2.4 改进遗传算法 | 第33-36页 |
| 2.4.1 遗传算法基本介绍 | 第33-34页 |
| 2.4.2 算法设计 | 第34-36页 |
| 2.5 算例仿真 | 第36-41页 |
| 2.5.1 算法参数设置 | 第37-39页 |
| 2.5.2 结果与分析 | 第39-41页 |
| 2.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第3章 交货期约束下具有阶梯恶化效应的单机调度问题 | 第43-65页 |
| 3.1 引言 | 第43页 |
| 3.2 问题描述 | 第43-44页 |
| 3.3 问题复杂性分析 | 第44-49页 |
| 3.4 启发式调度优化算法设计 | 第49-53页 |
| 3.4.1 启发式算法IMDD | 第49-50页 |
| 3.4.2 启发式算法SWSP | 第50-53页 |
| 3.5 通用变邻域搜索算法 | 第53-59页 |
| 3.5.1 初始化阶段 | 第54页 |
| 3.5.2 邻域搜索结构 | 第54-56页 |
| 3.5.3 随机及局部搜索 | 第56页 |
| 3.5.4 扰动搜索 | 第56-57页 |
| 3.5.5 算法框架 | 第57-59页 |
| 3.6 算例仿真 | 第59-63页 |
| 3.6.1 算例设计 | 第59页 |
| 3.6.2 结果与分析 | 第59-63页 |
| 3.7 本章小结 | 第63-65页 |
| 第4章 具有阶梯恶化效应的并行机调度建模与优化 | 第65-74页 |
| 4.1 引言 | 第65页 |
| 4.2 问题描述 | 第65-66页 |
| 4.3 混合整数规划模型 | 第66-70页 |
| 4.4 算例仿真 | 第70-72页 |
| 4.5 本章小节 | 第72-74页 |
| 第5章 具有阶梯恶化效应的并行机启发式调度优化方法 | 第74-86页 |
| 5.1 引言 | 第74页 |
| 5.2 启发式调度优化算法 | 第74-75页 |
| 5.3 变邻域搜索算法 | 第75-79页 |
| 5.3.1 编码、解码及初始化 | 第76-77页 |
| 5.3.2 邻域搜索结构 | 第77-79页 |
| 5.3.3 VNS算法框架 | 第79页 |
| 5.4 算例仿真 | 第79-85页 |
| 5.4.1 算法参数设置 | 第80页 |
| 5.4.2 结果与分析 | 第80-85页 |
| 5.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 第6章 带调整时间和阶梯恶化效应的并行机调度问题 | 第86-104页 |
| 6.1 引言 | 第86页 |
| 6.2 问题描述及建模 | 第86-88页 |
| 6.3 混合离散布谷鸟搜索算法 | 第88-97页 |
| 6.3.1 编码解码方案 | 第91页 |
| 6.3.2 种群初始化 | 第91-92页 |
| 6.3.3 基于CS的搜索操作 | 第92-94页 |
| 6.3.4 局部搜索 | 第94-95页 |
| 6.3.5 Restarting策略与算法终止条件 | 第95-97页 |
| 6.3.6 算法框架 | 第97页 |
| 6.4 算例仿真 | 第97-103页 |
| 6.4.1 算例设计 | 第97-98页 |
| 6.4.2 算法参数设置 | 第98页 |
| 6.4.3 结果与分析 | 第98-103页 |
| 6.5 本章小结 | 第103-104页 |
| 结论与展望 | 第104-107页 |
| 致谢 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-123页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参加的课题 | 第123-124页 |
