| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题来源、目的与意义 | 第9-10页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·课题目的 | 第9页 |
| ·课题意义 | 第9-10页 |
| ·车间调度问题研究综述 | 第10-16页 |
| ·车间调度问题的描述、分类及特点 | 第10-12页 |
| ·车间调度问题的研究方法 | 第12-14页 |
| ·车间调度研究存在的问题 | 第14-15页 |
| ·车间调度研究的发展趋势 | 第15-16页 |
| ·不确定条件下车间调度问题的研究意义 | 第16页 |
| ·全文的主要工作与组织结构 | 第16-18页 |
| ·全文的主要工作 | 第16-17页 |
| ·全文的组织结构 | 第17-18页 |
| 2 不确定条件下柔性作业车间调度问题分析及建模 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·不确定条件下柔性作业车间调度问题分析 | 第18-20页 |
| ·问题描述 | 第18-19页 |
| ·目标与约束 | 第19-20页 |
| ·模型的输入输出 | 第20页 |
| ·不确定条件下柔性作业车间调度的数学模型 | 第20-26页 |
| ·变量描述 | 第20-21页 |
| ·优化模型 | 第21-26页 |
| ·混合智能算法求解的基本思路 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 仿真模拟与神经网络及其对不确定调度模型的逼近 | 第28-42页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·车间调度仿真和调度有效性评估 | 第28-35页 |
| ·随机仿真模拟技术 | 第28-29页 |
| ·车间调度仿真工具 | 第29-30页 |
| ·基于SIMUL8 的车间调度仿真 | 第30-33页 |
| ·调度有效性的评估及分析算例 | 第33-35页 |
| ·多层前向神经网络及其对不确定调度模型的逼近 | 第35-41页 |
| ·神经元 | 第35-36页 |
| ·多层前向神经网络 | 第36-37页 |
| ·各层神经元数目的确定 | 第37-38页 |
| ·函数逼近及其误差函数 | 第38页 |
| ·学习算法 | 第38-40页 |
| ·建立基于仿真模拟与神经网络的不确定调度预测模型的步骤 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 求解被逼近的不确定调度模型的遗传算法研究 | 第42-49页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·遗传算法求解不确定调度模型的步骤 | 第42-43页 |
| ·不确定调度问题求解的遗传操作设计 | 第43-46页 |
| ·编码与解码 | 第43页 |
| ·种群初始化 | 第43页 |
| ·适应度定义和选择策略 | 第43-44页 |
| ·交叉及变异操作 | 第44-46页 |
| ·不确定条件下柔性作业车间调度问题完整算例分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 5 不确定条件下柔性作业车间调度原型系统及运行实例 | 第49-60页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·企业仿真实例 | 第49-57页 |
| ·应用背景 | 第49-50页 |
| ·不确定调度仿真 | 第50-53页 |
| ·仿真实例运行及其结果分析 | 第53-57页 |
| ·混合智能算法优化原型系统 | 第57-59页 |
| ·读入样本数据和结果输出 | 第57-59页 |
| ·仿真试运行及其分析 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·全文总结 | 第60页 |
| ·工作展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第66页 |