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基于MES的线缆企业生产计划与调度系统设计与应用

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 课题来源第11页
    1.2 研究目的与意义第11-12页
    1.3 国内外发展现状第12-16页
        1.3.1 MES的国内外发展现状第12-14页
        1.3.2 线缆行业MES的国内外发展现状第14-15页
        1.3.3 生产计划与调度研究现状第15-16页
        1.3.4 研究问题发展现状总结第16页
    1.4 本文的主要研究内容和章节安排第16-18页
第二章 生产计划与调度相关问题理论研究第18-23页
    2.1 生产计划与调度理论第18-19页
    2.2 多目标调度优化理论第19-21页
        2.2.1 多目标优化基本概念第19-20页
        2.2.2 性能评价指标第20-21页
        2.2.3 多目标优化决策第21页
    2.3 时间序列预测理论第21-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 生产计划与调度问题分析与建模第23-33页
    3.1 线缆企业生产计划与调度问题分析第23-25页
        3.1.1 生产流程第23页
        3.1.2 生产特性第23页
        3.1.3 生产计划与调度优化目标第23-25页
    3.2 生产计划与调度模型建立第25-27页
        3.2.1 模型背景描述第25页
        3.2.2 约束条件说明第25页
        3.2.3 数学模型建立第25-27页
    3.3 生产计划与调度问题求解方法第27-32页
        3.3.1 生产计划与调度方法第27-30页
        3.3.2 用遗传算法解决FSP问题实例第30-32页
        3.3.3 本文方法选择第32页
    3.4 本章小结第32-33页
第四章 基于规则的混合遗传算法生产排程第33-52页
    4.1 遗传算法简介第33-35页
        4.1.1 遗传算法的概念第33页
        4.1.2 遗传算法的运行过程第33-34页
        4.1.3 遗传算法的特点第34-35页
    4.2 基于规则的生产调度第35-36页
        4.2.1 调度规则第35页
        4.2.2 规则调度方法第35-36页
    4.3 基于规则的混合遗传算法的单目标生产排程第36-41页
        4.3.1 算法改进措施第36页
        4.3.2 算法流程设计第36-37页
        4.3.3 算法详细设计第37-41页
    4.4 基于规则的混合遗传算法的多目标生产排程第41-51页
        4.4.1 算法改进措施第41-42页
        4.4.2 算法流程设计第42-43页
        4.4.3 算法详细设计第43-44页
        4.4.4 算法应用分析第44-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第五章 基于BP神经网络的生产拖期预测第52-59页
    5.1 时间序列预测方法第52页
    5.2 BP神经网络第52-55页
        5.2.1 神经网络第52-53页
        5.2.2 BP神经网络预测模型第53-55页
    5.3 生产拖期预测第55-57页
        5.3.1 算法流程第55-57页
        5.3.2 算法应用分析第57页
    5.4 本章小结第57-59页
第六章 生产计划与调度软件系统分析与实现第59-77页
    6.1 系统需求分析第59-64页
        6.1.1 生产计划与调度用例图分析第59-60页
        6.1.2 生产计划与调度活动图分析第60-63页
        6.1.3 需求总结第63-64页
    6.2 系统开发设计第64-66页
        6.2.1 开发目标第64页
        6.2.2 系统功能设计第64-65页
        6.2.3 系统架构设计第65-66页
    6.3 系统软件实现第66-76页
        6.3.1 数据模型设计第66-70页
        6.3.2 用户管理第70页
        6.3.3 主界面第70-71页
        6.3.4 需求管理第71页
        6.3.5 计划管理第71-72页
        6.3.6 生产管理第72-76页
    6.4 本章小结第76-77页
第七章 总结与展望第77-79页
    7.1 本文总结第77页
    7.2 后续工作展望第77-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-84页
附录第84-86页

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