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基于PSO算法的面向ERP多目标离散制造调度模型及其应用

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 引言第9-16页
   ·研究背景第9-12页
     ·课题的提出第9页
     ·研究意义第9-10页
     ·国内外研究现状第10-12页
   ·论文研究目标和研究思路第12-14页
     ·研究目标第12页
     ·研究思路第12-14页
   ·论文研究的主要内容第14-16页
第2章 面向 ERP 的离散制造调度建模理论综述第16-29页
   ·ERP 系统的生产管理第16-19页
     ·ERP 生产管理流程第16页
     ·生产计划与生产调度第16-19页
   ·离散制造作业调度问题第19-23页
     ·车间作业调度问题的描述第19-20页
     ·车间作业调度问题的研究思路与特征第20页
     ·车间作业调度问题的优化目标第20-21页
     ·车间作业调度问题的图像表示法第21-23页
   ·粒子群优化算法第23-29页
     ·粒子群优化算法的原理第23-25页
     ·粒子群优化算法的参数分析第25-26页
     ·粒子群优化算法的流程与特征第26-29页
第3章 基于能力平衡计划的排产调度模型的构建第29-39页
   ·传统 ERP 与排产调度系统问题分析第29-32页
     ·传统 ERP 与排产调度系统的架构第29-30页
     ·传统 ERP 与排产调度系统存在的问题第30-32页
   ·计划与排产调度系统的优化思路第32-33页
   ·基于 CBP 的排产调度系统设计第33-39页
     ·基于 CBP 的排产调度系统的架构第33-34页
     ·基于 CBP 的排产调度系统模块分析第34-37页
     ·基于 CBP 的排产调度系统数据流分析第37-39页
第4章 基于 PSO 算法的离散制造调度方案设计第39-50页
   ·多工艺多目标 JSP 问题描述第39页
   ·JSP 问题数学模型的构建第39-42页
     ·符号含义第39-40页
     ·目标函数第40-42页
     ·约束条件第42页
   ·基于决策者偏好的 PSO 算法设计第42-48页
     ·设计编码的关键问题第42-43页
     ·编码与解码第43-45页
     ·粒子速度和位置第45页
     ·信息偏好与适应度函数第45-46页
     ·算法流程第46-48页
   ·仿真算例第48-50页
第5章 基于 PSO 算法的 JSP 模块与 ERP 的集成第50-61页
   ·CG 公司 ERP 建设项目简介第50页
   ·集成设计思路第50-52页
   ·面向 ERP 的排产调度系统集成逻辑方案第52-55页
     ·面向 ERP 的排产调度系统集成架构第52页
     ·面向 ERP 的排产调度系统集成模块功能分析第52-55页
   ·基于 PSO 算法的 JSP 模块与 ERP 系统的集成设计第55-57页
     ·JSP 模块与 ERP 的集成架构第55-56页
     ·JSP 模块与 ERP 的集成数据关系第56-57页
   ·应用实例第57-61页
总结第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-66页
攻读学位期间取得学术成果第66-67页
附录 A 集成系统 PSO 算法的程序流程第67-68页

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