| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题来源 | 第13页 |
| 1.2 选题背景及研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3.1 批调度问题的主要分类 | 第14-15页 |
| 1.3.2 两阶段混合流水车间静态批调度的研究 | 第15-16页 |
| 1.3.3 不确定性环境下批调度实时控制策略的研究 | 第16-17页 |
| 1.3.4 文献总结与问题分析 | 第17-18页 |
| 1.4 研究内容 | 第18-20页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第18-19页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第19页 |
| 1.4.3 章节组织结构 | 第19-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 动态批调度问题描述及现有算法适用性分析 | 第21-33页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 生产过程描述 | 第21-23页 |
| 2.3 决策问题 | 第23页 |
| 2.4 优化目标 | 第23-25页 |
| 2.5 现有算法适用性分析 | 第25-32页 |
| 2.5.1 MBS规则 | 第26-27页 |
| 2.5.2 DJAH规则 | 第27-28页 |
| 2.5.3 NACH-T规则 | 第28-31页 |
| 2.5.4 NARCH-T规则 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于双层折衷规划模型的前瞻组批算法 | 第33-43页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 LABH算法的总体流程 | 第33-35页 |
| 3.3 算法核心模块 | 第35-38页 |
| 3.3.1 LAB方案构建 | 第35-36页 |
| 3.3.2 工件族内LAB方案优选 | 第36-37页 |
| 3.3.3 工件族间LAB方案优选 | 第37-38页 |
| 3.4 时间复杂度分析 | 第38-39页 |
| 3.5 LABH算法的有效性验证 | 第39-42页 |
| 3.5.1 仿真模型 | 第39-41页 |
| 3.5.2 算法对比结果 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 嵌入前工序排序决策机制的前瞻组批算法 | 第43-51页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 LABRH算法的总体流程 | 第43-45页 |
| 4.3 前工序排序决策流程 | 第45-46页 |
| 4.4 LABRH算法的有效性验证 | 第46-50页 |
| 4.4.1 仿真模型 | 第46-48页 |
| 4.4.2 算法对比结果 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 算法适应性分析 | 第51-62页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 适应性实验仿真模型 | 第51-52页 |
| 5.3 适应性实验设计 | 第52-54页 |
| 5.4 实验结果 | 第54-61页 |
| 5.4.1 到达强度设置影响分析 | 第54-56页 |
| 5.4.2 交货期设置影响分析 | 第56-58页 |
| 5.4.3 工件族数量设置影响分析 | 第58-59页 |
| 5.4.4 工件重量设置影响分析 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |