| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| ·生产计划与调度 | 第11-13页 |
| ·计划与调度的概念 | 第11-12页 |
| ·计划与调度的策略 | 第12-13页 |
| ·生产计划与调度的研究方法 | 第13-16页 |
| ·模糊调度与集成建模 | 第16-21页 |
| ·模糊调度 | 第16-18页 |
| ·集成建模 | 第18-21页 |
| ·本文研究的意义和主要内容 | 第21-24页 |
| ·本文研究的意义 | 第21-22页 |
| ·本文的主要内容 | 第22-24页 |
| 第二章 混合进化算法框架 | 第24-38页 |
| ·混合进化算法综述 | 第24-25页 |
| ·混合进化算法 | 第24-25页 |
| ·混合进化算法研究现状 | 第25页 |
| ·混合进化算法基本框架描述 | 第25-29页 |
| ·进化算法混合模式 | 第25-28页 |
| ·混合进化算法基本框架 | 第28-29页 |
| ·基于框架的混合进化算法性能分析 | 第29-33页 |
| ·预备知识 | 第29-30页 |
| ·基于有限Markov链的收敛性分析 | 第30-33页 |
| ·混合进化算法框架的形式化 | 第33-37页 |
| ·遗传算法 | 第33-34页 |
| ·蚁群算法 | 第34-35页 |
| ·粒子群算法 | 第35页 |
| ·差分进化算法 | 第35-36页 |
| ·和声搜索算法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 模糊调度模型及其协同进化算法 | 第38-54页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·相关模糊理论 | 第39-42页 |
| ·模糊集合 | 第39页 |
| ·模糊量表示 | 第39-41页 |
| ·模糊量运算 | 第41-42页 |
| ·模糊调度模型描述 | 第42-46页 |
| ·模糊调度问题 | 第42-44页 |
| ·模糊调度模型 | 第44-45页 |
| ·调度算法描述 | 第45-46页 |
| ·协同进化算法描述 | 第46-51页 |
| ·协同进化流程 | 第46-47页 |
| ·种群的初始化 | 第47-48页 |
| ·个体交叉策略 | 第48页 |
| ·嵌入禁忌搜索的遗传算法子流程 | 第48-49页 |
| ·离散粒子群算法子流程 | 第49-51页 |
| ·算法步骤 | 第51页 |
| ·算例仿真和分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 计划与模糊调度集成模型及其算法 | 第54-69页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·计划与模糊调度集成建模描述 | 第55-58页 |
| ·多目标调度优化 | 第55-56页 |
| ·计划与模糊调度集成模型 | 第56-58页 |
| ·混合进化算法描述 | 第58-65页 |
| ·混合进化流程 | 第58-60页 |
| ·离散和声搜索算法子流程 | 第60-62页 |
| ·结合模拟退火的遗传算法子流程 | 第62-63页 |
| ·蚁群算法子流程 | 第63-65页 |
| ·算法步骤 | 第65页 |
| ·算例仿真和分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 任务可分的协作计划与模糊调度集成模型及其算法 | 第69-81页 |
| ·引言 | 第69-70页 |
| ·协作计划与模糊调度集成模型 | 第70-72页 |
| ·混合进化算法描述 | 第72-77页 |
| ·混合进化流程 | 第72-74页 |
| ·差分进化算法子流程 | 第74-75页 |
| ·插入邻域搜索的蚁群算法子流程 | 第75-77页 |
| ·算法步骤 | 第77页 |
| ·算例仿真和分析 | 第77-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 计划与调度集成系统的设计与实现 | 第81-87页 |
| ·引言 | 第81页 |
| ·系统开发平台与实现技术 | 第81-82页 |
| ·Netbeans 6.8开发平台 | 第81-82页 |
| ·实现技术 | 第82页 |
| ·系统功能模块设计 | 第82-84页 |
| ·系统实现 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第七章 总结与展望 | 第87-89页 |
| ·本文工作总结 | 第87-88页 |
| ·后续研究展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第98-99页 |
| 攻读学位期间参与科研项目 | 第99-100页 |