| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·间歇生产过程调度问题的研究背景和意义 | 第10页 |
| ·间歇过程生产调度问题概述 | 第10-12页 |
| ·间歇过程生产调度问题的定义及特点 | 第10-11页 |
| ·间歇过程生产调度问题的分类及研究现状 | 第11-12页 |
| ·间歇过程调度问题的研究方法 | 第12-15页 |
| ·间歇过程生产调度问题的描述方法 | 第13页 |
| ·间歇过程生产调度问题的优化方法 | 第13-15页 |
| ·本文的主要创新 | 第15-16页 |
| ·论文的主要研究内容和框架 | 第16-17页 |
| 第2章 粒子群算法概述 | 第17-22页 |
| ·粒子群算法的基本原理 | 第17-18页 |
| ·PSO算法的改进 | 第18-20页 |
| ·收敛速度的改进 | 第18-19页 |
| ·增加多样性的改进 | 第19-20页 |
| ·提高全局搜索能力 | 第20页 |
| ·其他改进 | 第20页 |
| ·粒子群算法的应用 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 解决零等待多产品厂调度问题的改进粒子群算法 | 第22-34页 |
| ·问题背景及研究意义 | 第22-23页 |
| ·零等待多产品厂调度问题的数学模型 | 第23-25页 |
| ·问题定义 | 第23页 |
| ·零调整时间和零移除时间过程的数学模型 | 第23-24页 |
| ·非零调整时间和非零移除时间的生产模型 | 第24-25页 |
| ·标准粒子群算法 | 第25页 |
| ·标准粒子群算法原理 | 第25页 |
| ·标准粒子群算法分析 | 第25页 |
| ·改进的粒子群算法 | 第25-27页 |
| ·算法改进 | 第25-26页 |
| ·解的编码方式 | 第26-27页 |
| ·NPSO算法流程 | 第27页 |
| ·数值仿真研究 | 第27-33页 |
| ·参数选择 | 第27-28页 |
| ·改进算法的能力分析 | 第28-33页 |
| ·调整时间和移除时间对生产调度结果的影响 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 离散量子行为粒子群算法及其在多目标调度中的应用 | 第34-43页 |
| ·问题背景及研究意义 | 第34页 |
| ·多目标优化问题的基本概念 | 第34-35页 |
| ·多目标多产品厂调度问题数学模型 | 第35页 |
| ·量子行为的粒子群优化算法(QPSO) | 第35-36页 |
| ·基于离散量子行为粒子群算法的多目标调度算法 | 第36-38页 |
| ·编码方式 | 第36页 |
| ·离散量子行为粒子群算法(DQPSO) | 第36-37页 |
| ·局部搜索算法 | 第37-38页 |
| ·算法流程 | 第38页 |
| ·数值仿真实验 | 第38-42页 |
| ·验证算法的有效性 | 第38-39页 |
| ·算法求解能力分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于IDQPSO的模糊加工时间的多产品厂调度问题 | 第43-54页 |
| ·问题背景及研究 | 第43页 |
| ·模糊数学理论 | 第43-45页 |
| ·模糊多产品厂调度问题数学模型 | 第45-46页 |
| ·改进离散量子行为粒子群算法 | 第46-48页 |
| ·量子行为的粒子群优化算法(QPSO) | 第46页 |
| ·离散量子行为粒子群算法(DQPSO) | 第46-47页 |
| ·算法改进策略 | 第47-48页 |
| ·IDQPSO算法流程 | 第48页 |
| ·数值仿真研究 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63页 |
