| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 云制造研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 制造商优选研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.3 制造商优化调度研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 制造商优选建模 | 第17-28页 |
| 2.1 制造商优选问题解析 | 第17-18页 |
| 2.1.1 云制造环境下制造商优选概述 | 第17页 |
| 2.1.2 云制造环境下制造商特点 | 第17页 |
| 2.1.3 云制造环境下制造商优选方案 | 第17-18页 |
| 2.2 制造商优选评价指标体系 | 第18-22页 |
| 2.3 制造商优选数学模型 | 第22-27页 |
| 2.3.1 成本指标目标函数 | 第23-24页 |
| 2.3.2 时间指标目标函数 | 第24页 |
| 2.3.3 企业资产指标目标函数 | 第24页 |
| 2.3.4 生产协调能力指标目标函数 | 第24-25页 |
| 2.3.5 企业协调能力指标目标函数 | 第25页 |
| 2.3.6 企业信誉指标目标函数 | 第25页 |
| 2.3.7 环保节能指标目标函数 | 第25-26页 |
| 2.3.8 客户服务能力指标目标函数 | 第26页 |
| 2.3.9 企业配送能力指标目标函数 | 第26页 |
| 2.3.10 工艺可靠性指标目标函数 | 第26页 |
| 2.3.11 制造能力指标目标函数 | 第26-27页 |
| 2.3.12 制造商优选总目标函数 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 云制造环境下制造商优选仿真 | 第28-57页 |
| 3.1 基于信息熵与层次分析法的权重计算 | 第28-37页 |
| 3.1.1 层次分析法与信息熵原理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 层次分析法计算指标权重 | 第29-33页 |
| 3.1.3 信息熵权重计算及修正 | 第33-37页 |
| 3.2 智能优化算法 | 第37-39页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第38-39页 |
| 3.2.2 智能体算法流程 | 第39页 |
| 3.3 基于智能优化算法的制造商优选 | 第39-42页 |
| 3.3.0 智能体网格划分 | 第39-40页 |
| 3.3.1 适应度函数构造 | 第40页 |
| 3.3.2 竞争操作 | 第40-41页 |
| 3.3.3 自学习操作 | 第41-42页 |
| 3.4 仿真实例分析 | 第42-56页 |
| 3.4.1 客户无特殊要求情况 | 第45-48页 |
| 3.4.2 客户对成本、生产协调能力、工艺可靠性指标比较重视情况 | 第48-52页 |
| 3.4.3 客户对企业资产、企业信誉、企业配送能力指标比较重视情况 | 第52-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 制造商调度建模 | 第57-63页 |
| 4.1 制造商调度问题解析 | 第57-58页 |
| 4.2 制造商调度指标体系 | 第58页 |
| 4.3 制造商调度模型 | 第58-62页 |
| 4.3.1 制造任务负载度模型 | 第59-60页 |
| 4.3.2 制造效率模型 | 第60页 |
| 4.3.3 制造资源丰富度模型 | 第60-61页 |
| 4.3.4 制造任务可靠性模型 | 第61页 |
| 4.3.5 物联网匹配度模型 | 第61页 |
| 4.3.6 制造商调度模型 | 第61-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 制造商调度仿真 | 第63-78页 |
| 5.1 混沌优化算法 | 第63-64页 |
| 5.1.1 混沌优化算法原理 | 第63-64页 |
| 5.1.2 混沌优化算法流程与步骤 | 第64页 |
| 5.2 基于层次分析法权重的计算 | 第64-70页 |
| 5.2.1 层次分析法基本原理 | 第64-66页 |
| 5.2.2 构造递阶层次模型 | 第66-67页 |
| 5.2.3 构造判断矩阵 | 第67-69页 |
| 5.2.4 权重计算 | 第69-70页 |
| 5.3 基于混沌理论的制造商调度 | 第70-72页 |
| 5.3.1 编码操作 | 第70-71页 |
| 5.3.2 适应度函数构造 | 第71页 |
| 5.3.3 混沌算子 | 第71-72页 |
| 5.4 仿真实例分析 | 第72-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 结论和展望 | 第78-80页 |
| 6.1 结论 | 第78页 |
| 6.2 展望 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 附录 | 第86-120页 |
| 作者简介 | 第120-121页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第121页 |