| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·课题意义 | 第11页 |
| ·多目标优化问题的发展过程 | 第11-17页 |
| ·传统多目标优化算法 | 第11-13页 |
| ·智能多目标优化算法 | 第13-15页 |
| ·种群多目标优化算法 | 第15-16页 |
| ·神经网络 | 第16-17页 |
| ·问题相关研究现状 | 第17-18页 |
| ·多目标优化算法中待解决的问题 | 第18-19页 |
| ·主要研究内容与文章结构 | 第19-20页 |
| 第2章 多目标优化问题基本理论 | 第20-25页 |
| ·前言 | 第20页 |
| ·多目标优化问题的数学模型及相关定义 | 第20-22页 |
| ·多目标优化问题的数学模型 | 第20-21页 |
| ·多目标优化问题的相关定义 | 第21-22页 |
| ·车间调度问题 | 第22-24页 |
| ·车间调度问题描述 | 第22页 |
| ·车间调度问题研究 | 第22-23页 |
| ·车间调度问题的数学模型 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 PAES 算法及其在车间调度问题上的应用 | 第25-36页 |
| ·前言 | 第25页 |
| ·精英保留策略 | 第25-26页 |
| ·PAES 算法流程 | 第26-27页 |
| ·自适应网格算法 | 第27-29页 |
| ·算法分析 | 第29-32页 |
| ·PAES 算法分析 | 第29-30页 |
| ·自适应网格算法分析 | 第30-32页 |
| ·（1+λ）-PAES 和（μ+λ）-PAES | 第32页 |
| ·实验仿真 | 第32-35页 |
| ·测试函数 | 第32-33页 |
| ·仿真结果 | 第33-35页 |
| ·本章小结与展望 | 第35-36页 |
| 第4章 ε-PAES 算法及其在车间调度问题上的应用 | 第36-45页 |
| ·前言 | 第36页 |
| ·ε-PAES 算法基础 | 第36-38页 |
| ·ε 支配原理 | 第37页 |
| ·ε 支配在其它算法中的应用 | 第37-38页 |
| ·ε-PAES 算法流程 | 第38-40页 |
| ·算法分析 | 第40-41页 |
| ·实验仿真 | 第41-43页 |
| ·测试函数 | 第41页 |
| ·编码方式 | 第41-42页 |
| ·仿真结果 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 结论与展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第54页 |