| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第11页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 经典模式资源约束项目调度问题的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.2 多执行模式资源约束项目调度问题的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.4 文献述评 | 第16页 |
| 1.4 研究内容、结构与方法 | 第16-19页 |
| 1.4.1 研究内容与结构 | 第16-18页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.5 研究创新 | 第19-20页 |
| 第二章资源约束项目调度问题相关理论 | 第20-29页 |
| 2.1 资源约束项目调度理论 | 第20-24页 |
| 2.1.1 资源约束项目调度问题概述 | 第20页 |
| 2.1.2 资源受限项目调度问题分类 | 第20-24页 |
| 2.2 调度优化方法遗传算法相关知识 | 第24-27页 |
| 2.2.1 遗传算法概述 | 第24-25页 |
| 2.2.2 遗传算法基本术语 | 第25-26页 |
| 2.2.3 遗传算法流程 | 第26-27页 |
| 2.3 资源约束项目调度问题测试集 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章经典资源约束项目调度问题研究 | 第29-38页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 基本假设与数学模型 | 第30-31页 |
| 3.3 一种求解资源受限项目调度问题的教学遗传算法 | 第31-35页 |
| 3.3.1 教学算法概述 | 第31-32页 |
| 3.3.2 算法设计 | 第32-35页 |
| 3.4 仿真实验及结果分析 | 第35-37页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第35-36页 |
| 3.4.2 结果分析 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章多模式资源约束项目调度问题的研究 | 第38-47页 |
| 4.1 问题基本假设与数学模型 | 第38-40页 |
| 4.3 基于混合遗传算法的项目调度方法 | 第40-45页 |
| 4.3.1 项目数据的预处理 | 第40-42页 |
| 4.3.2 编码和解码设计 | 第42-43页 |
| 4.3.3 初始化种群 | 第43页 |
| 4.3.4 适应度函数 | 第43页 |
| 4.3.5 选择算子 | 第43页 |
| 4.3.6 交叉算子 | 第43-44页 |
| 4.3.7 变异算子 | 第44页 |
| 4.3.8 算法流程 | 第44-45页 |
| 4.4 实例仿真与分析 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章案例应用 | 第47-54页 |
| 5.1 案例项目背景 | 第47-50页 |
| 5.2 采用优化方法进行优化 | 第50-52页 |
| 5.3 项目管理建议 | 第52-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 全文总结 | 第54-55页 |
| 6.2 研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间科研情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
