| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 绪论 | 第11-13页 |
| 一. 课题的提出 | 第11页 |
| 二. 论文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第一章 调度问题研究 | 第13-18页 |
| ·车间调度问题概述 | 第13-14页 |
| ·调度问题描述 | 第13-14页 |
| ·调度问题分类 | 第14页 |
| ·实际车间调度问题描述 | 第14-15页 |
| ·车间调度研究状况及存在问题 | 第15-16页 |
| ·车间调度模型库概述 | 第16-17页 |
| 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 蚁群遗传混合算法研究 | 第18-29页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·蚁群算法 | 第18-22页 |
| ·蚁群算法概述 | 第18-19页 |
| ·蚁群算法数学模型及其具体步骤 | 第19-21页 |
| ·蚁群算法特点 | 第21-22页 |
| ·遗传算法 | 第22-25页 |
| ·遗传算法概述 | 第22-23页 |
| ·遗传算法步骤 | 第23-24页 |
| ·遗传算法特点 | 第24-25页 |
| ·蚁群遗传混合算法 | 第25-27页 |
| ·蚁群遗传混合算法概述 | 第25-26页 |
| ·蚁群遗传混合算法步骤 | 第26-27页 |
| ·蚁群遗传混合算法特点 | 第27页 |
| ·蚁群遗传混合算法研究现状 | 第27-28页 |
| 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 一种改进的蚁群遗传算法—动态蚁群遗传算法 | 第29-35页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·新的动态蚁群遗传算法 | 第29-31页 |
| ·动态蚁群遗传算法原理 | 第29页 |
| ·动态蚁群遗传算法关键技术 | 第29-31页 |
| ·动态蚁群遗传算法步骤 | 第31-33页 |
| ·动态蚁群遗传算法特点 | 第33-34页 |
| 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 动态蚁群遗传算法求解车间调度问题 | 第35-43页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·问题定义 | 第35-37页 |
| ·面向车间调度问题的动态蚁群遗传算法 | 第37-41页 |
| ·编码方式 | 第37页 |
| ·初始化 | 第37-39页 |
| ·算法中的蚁群算法参数 | 第39页 |
| ·混合策略中的遗传算法操作 | 第39-41页 |
| ·仿真验证 | 第41-42页 |
| 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 车间调度模型库的实现 | 第43-62页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·车间调度模型库概述 | 第43-45页 |
| ·车间调度模型库需求分析 | 第43-44页 |
| ·车间调度模型库系统总体设计思想 | 第44-45页 |
| ·实际车间调度平台 | 第45-58页 |
| ·一种适用于实际车间问题的混合生产形态下的编码方法 | 第45-46页 |
| ·模块采用的一种面向成本的多目标优化模型设计 | 第46-51页 |
| ·实际车间调度平台业务处理 | 第51-53页 |
| ·实际车间调度平台详述 | 第53-58页 |
| ·数据库表清单 | 第58-61页 |
| 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |