| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-15页 |
| ·流水作业问题的求解技术 | 第15-20页 |
| ·精确求解算法 | 第15-16页 |
| ·构造启发式算法 | 第16-18页 |
| ·元启发式算法 | 第18-20页 |
| ·分布式调度问题的研究现状 | 第20-22页 |
| ·本文的研究内容 | 第22-23页 |
| ·本文的组织结构 | 第23-25页 |
| 第2章 分布式同顺序流水作业问题模型 | 第25-37页 |
| ·分布式同顺序流水作业问题 | 第25-29页 |
| ·单工厂的同顺序流水作业问题 | 第25-26页 |
| ·分布式环境的同顺序流水作业问题 | 第26-29页 |
| ·计算复杂性及最优解性质分析 | 第29-32页 |
| ·解空间的表示 | 第32-34页 |
| ·Taillard技术及扩展方法 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 求解DPFSP-Ⅰ的构造启发式与变邻域下降算法 | 第37-57页 |
| ·相关算法介绍 | 第37-39页 |
| ·NEH启发式 | 第37-38页 |
| ·变邻域下降的局部搜索算法 | 第38-39页 |
| ·基于工件组规则的NEH启发式算法 | 第39-50页 |
| ·工件组指派规则 | 第39-41页 |
| ·NEH-B&B算法 | 第41-43页 |
| ·NEH-B&B中的平局冲突消解 | 第43-46页 |
| ·实验结果 | 第46-50页 |
| ·变邻域下降算法 | 第50-56页 |
| ·工厂间邻域生成策略 | 第50-52页 |
| ·变邻域下降算法流程 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 求解DPFSP-Ⅰ的遗传算法 | 第57-81页 |
| ·局部搜索策略 | 第57-61页 |
| ·混合遗传算法 | 第61-73页 |
| ·可行解的编码 | 第61页 |
| ·遗传算法的操作 | 第61-64页 |
| ·混合遗传算法流程 | 第64-65页 |
| ·实验结果 | 第65-73页 |
| ·基于知识的遗传算法 | 第73-79页 |
| ·算法操作流程 | 第73-75页 |
| ·实验结果 | 第75-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 第5章 求解DPFSP-Ⅰ和DPFSP-D的禁忌搜索算法 | 第81-99页 |
| ·加强的局部搜索策略 | 第81-83页 |
| ·DPFSP-Ⅰ的禁忌搜索算法 | 第83-93页 |
| ·禁忌策略 | 第83-86页 |
| ·禁忌搜索算法流程 | 第86-87页 |
| ·实验结果 | 第87-93页 |
| ·求解DPFSP-D的禁忌搜索算法 | 第93-98页 |
| ·异构工厂的完工时间的计算 | 第93-96页 |
| ·实验结果 | 第96-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第6章 基于多智能体的DPFSP-D求解技术 | 第99-111页 |
| ·集中式求解与分布式求解 | 第99-101页 |
| ·基于多智能体的求解算法 | 第101-108页 |
| ·基于局部搜索的多智能体协同求解算法 | 第101-105页 |
| ·带信息保护的多智能体协同求解算法 | 第105-108页 |
| ·实验结果 | 第108-110页 |
| ·实验环境介绍 | 第108-109页 |
| ·计算结果分析 | 第109-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 第7章 总结 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-123页 |
| 附录 最优解目标值 | 第123-129页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第129-131页 |
| 致谢 | 第131-133页 |
| 作者简介 | 第133页 |