| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 图目录 | 第15-16页 |
| 表目录 | 第16-17页 |
| 主要符号表 | 第17-18页 |
| 1 绪论 | 第18-41页 |
| 1.1 问题提出与研究意义 | 第18-19页 |
| 1.1.1 问题提出 | 第18-19页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第19页 |
| 1.2 国内外相关研究进展 | 第19-38页 |
| 1.2.1 典型干扰事件分类研究进展 | 第20-21页 |
| 1.2.2 扰动度量研究进展 | 第21页 |
| 1.2.3 干扰事件应对研究进展 | 第21-37页 |
| 1.2.4 国内外相关研究总结 | 第37-38页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第38-41页 |
| 2 生产调度干扰管理问题界定和决策分析 | 第41-48页 |
| 2.1 生产调度干扰管理问题界定 | 第41-42页 |
| 2.2 干扰管理决策过程和待研究问题分析 | 第42-44页 |
| 2.3 有效前沿收敛性和多样性度量指标 | 第44-47页 |
| 2.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 3 资源相关干扰事件的应对研究 | 第48-81页 |
| 3.1 问题描述 | 第48-49页 |
| 3.2 针对机器维护的单机干扰管理研究 | 第49-69页 |
| 3.2.1 问题最优解性质分析 | 第50-51页 |
| 3.2.2 数学模型构建 | 第51-52页 |
| 3.2.3 基于量子计算的混合智能求解算法设计 | 第52-59页 |
| 3.2.4 基于标准测试函数的算法性能检验 | 第59-63页 |
| 3.2.5 基于随机生成算例的算法性能检验 | 第63-69页 |
| 3.3 针对机器维护的并行机于扰管理研究 | 第69-80页 |
| 3.3.1 数学模型构建 | 第71-73页 |
| 3.3.2 有效前沿的穷举搜索算法 | 第73-74页 |
| 3.3.3 快速分支定界求解算法 | 第74-76页 |
| 3.3.4 基于随机生成算例的算法性能检验 | 第76-80页 |
| 3.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 4 任务相关干扰事件的应对研究 | 第81-119页 |
| 4.1 问题描述 | 第81-82页 |
| 4.2 针对工件优先级变化的干扰管理研究 | 第82-93页 |
| 4.2.1 数学模型构建 | 第83页 |
| 4.2.2 基于最近邻域和插入混合的智能优化算法设计 | 第83-87页 |
| 4.2.3 基于随机生成数值算例的算法性能检验 | 第87-93页 |
| 4.3 针对新到达工件的可控排序干扰管理研究 | 第93-104页 |
| 4.3.1 工件加工时间初始最优压缩量的确定 | 第95页 |
| 4.3.2 工件吸收扰动能力优先级确定 | 第95-96页 |
| 4.3.3 基于干扰事件概率的调度方法 | 第96-100页 |
| 4.3.4 基于随机生成数值算例的算法性能检验 | 第100-104页 |
| 4.4 针对新到达工件的服务外包干扰管理研究 | 第104-118页 |
| 4.4.1 基于动态规划的生产配送集成优化 | 第106-109页 |
| 4.4.2 基于遗传算法的生产配送序贯决策 | 第109-112页 |
| 4.4.3 基于随机生成数值算例的算法性能检验 | 第112-118页 |
| 4.5 本章小结 | 第118-119页 |
| 5 资源相关和任务相关干扰事件并发的应对研究 | 第119-137页 |
| 5.1 问题描述 | 第119-121页 |
| 5.2 多类型干扰事件应对策略对比的数值仿真 | 第121-129页 |
| 5.2.1 基于Pareto优化的重调度策略 | 第122-126页 |
| 5.2.2 基于Pareto优化的局部修复策略 | 第126页 |
| 5.2.3 右移局部修复策略 | 第126页 |
| 5.2.4 仿真过程 | 第126-129页 |
| 5.3 仿真结果分析 | 第129-136页 |
| 5.4 本章小结 | 第136-137页 |
| 6 结论与展望 | 第137-140页 |
| 6.1 结论与创新点 | 第137-138页 |
| 6.2 创新点摘要 | 第138页 |
| 6.3 展望 | 第138-140页 |
| 参考文献 | 第140-148页 |
| 附录A 有效前沿性能指标对比 | 第148-151页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第151-153页 |
| 致谢 | 第153-155页 |
| 作者简介 | 第155-156页 |