| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外现状及发展动态分析 | 第13-16页 |
| 1.3 研究内容与论文结构 | 第16-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-20页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第20-32页 |
| 2.1 生产批量计划问题 | 第20-24页 |
| 2.1.1 基本概念与问题分类 | 第20-22页 |
| 2.1.2 经典模型与求解算法 | 第22-24页 |
| 2.2 设备可靠性基本理论 | 第24-27页 |
| 2.2.1 基本故障理论 | 第24-26页 |
| 2.2.2 系统的可靠性 | 第26-27页 |
| 2.3 设备维护管理基础 | 第27-31页 |
| 2.3.1 维护/维修的基本类型 | 第28-29页 |
| 2.3.2 预防性维护策略与维护模型 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于加工失效情形下的单机系统集成计划模型与求解 | 第32-50页 |
| 3.1 问题描述与数学建模 | 第32-38页 |
| 3.1.1 问题分析 | 第32-33页 |
| 3.1.2 维护问题建模 | 第33-35页 |
| 3.1.3 集成模型建立 | 第35-38页 |
| 3.2 求解研究与算法设计 | 第38-41页 |
| 3.2.1 模型求解分析 | 第38-39页 |
| 3.2.2 基于迭代的求解算法设计 | 第39-41页 |
| 3.3 算例分析 | 第41-45页 |
| 3.3.1 算例数据 | 第41-42页 |
| 3.3.2 算法有效性验证 | 第42-43页 |
| 3.3.3 模型结果对比 | 第43-45页 |
| 3.4 数值实验设计与分析 | 第45-49页 |
| 3.4.1 实验结果和参数的影响分析 | 第46-47页 |
| 3.4.2 两种独立决策方法实验结果分析 | 第47-48页 |
| 3.4.3 求解时间讨论 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 考虑非完美维护和维护资源约束的多机串行系统集成计划 | 第50-78页 |
| 4.1 问题描述与数学建模 | 第50-59页 |
| 4.1.1 问题分析 | 第50-52页 |
| 4.1.2 维护和产能建模 | 第52-56页 |
| 4.1.3 模型建立 | 第56-59页 |
| 4.2 求解算法研究与设计 | 第59-70页 |
| 4.2.1 基于求解知识的启发式邻域搜索算法研究与设计 | 第60-65页 |
| 4.2.2 基于改进型GA的集成模型求解方法设计 | 第65-69页 |
| 4.2.3 提高算法效率的策略设计 | 第69-70页 |
| 4.3 数值实验与分析 | 第70-77页 |
| 4.3.1 算法有效性验证 | 第71-72页 |
| 4.3.2 所设计算法跟SA、传统GA和独立决策模型比较 | 第72-75页 |
| 4.3.3 模型参数敏感性分析 | 第75-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第5章 带缓冲多阶段系统的生产批量与维护计划集成优化 | 第78-90页 |
| 5.1 问题描述与数学建模 | 第78-82页 |
| 5.1.1 问题分析 | 第78-79页 |
| 5.1.2 维护和产能建模 | 第79-80页 |
| 5.1.3 模型建立 | 第80-82页 |
| 5.2 基于周期分解和智能算法SA相结合的求解方法设计 | 第82-87页 |
| 5.2.1 基于时间分解算法基本思想 | 第82-84页 |
| 5.2.2 迭代子问题模型表达 | 第84-85页 |
| 5.2.3 算法流程 | 第85-87页 |
| 5.3 数值实验 | 第87-89页 |
| 5.4 本章小结 | 第89-90页 |
| 第6章 总结与展望 | 第90-93页 |
| 6.1 研究内容和创新点总结 | 第90-91页 |
| 6.2 研究展望 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-99页 |
| 致谢 | 第99-101页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第101-103页 |
| 攻读硕士学位期间参与的主要科研项目 | 第103-105页 |
