| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-28页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 柔性车间调度问题及其研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 问题描述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 问题分类 | 第14页 |
| 1.2.3 问题研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3 粒子群算法及其研究现状 | 第18-22页 |
| 1.3.1 算法原理 | 第19-20页 |
| 1.3.2 算法研究现状 | 第20-22页 |
| 1.4 本文研究方法 | 第22-26页 |
| 1.4.1 离散粒子群算法 | 第22-24页 |
| 1.4.2 混合算法框架 | 第24-25页 |
| 1.4.3 混合算法收敛性分析 | 第25-26页 |
| 1.5 本文的工作安排 | 第26-28页 |
| 第2章 基于混合DPSO的单资源单目标柔性作业车间调度研究 | 第28-44页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 问题描述 | 第28-30页 |
| 2.2.1 变量定义 | 第28-29页 |
| 2.2.2 数学模型 | 第29-30页 |
| 2.3 混合DPSO算法设计 | 第30-38页 |
| 2.3.1 编码方案 | 第30-32页 |
| 2.3.2 解码方案 | 第32-34页 |
| 2.3.3 种群初始化 | 第34页 |
| 2.3.4 基于DPSO的全局搜索操作 | 第34-37页 |
| 2.3.5 基于SA的局部搜索操作 | 第37页 |
| 2.3.6 算法流程 | 第37-38页 |
| 2.3.7 算法复杂度分析 | 第38页 |
| 2.4 仿真与分析 | 第38-42页 |
| 2.4.1 测试算例 | 第38-39页 |
| 2.4.2 模拟退火操作有效性测试 | 第39-40页 |
| 2.4.3 经典FJSP算例测试 | 第40-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第3章 基于混合DPSO的单资源多目标柔性作业车间调度研究 | 第44-62页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 多目标柔性作业车间调度问题描述 | 第45-48页 |
| 3.2.1 多目标优化问题 | 第45-46页 |
| 3.2.2 多目标进化算法研究现状 | 第46-47页 |
| 3.2.3 多目标柔性作业车间调度问题的优化目标 | 第47-48页 |
| 3.3 混合DPSO算法设计 | 第48-52页 |
| 3.3.1 种群初始化 | 第48页 |
| 3.3.2 外部档案 | 第48页 |
| 3.3.3 基于DPSO的多目标全局搜索操作 | 第48-49页 |
| 3.3.4 基于Baldwinian学习策略的多目标局部搜索操作 | 第49-51页 |
| 3.3.5 算法流程 | 第51页 |
| 3.3.6 算法复杂度分析 | 第51-52页 |
| 3.4 仿真与分析 | 第52-60页 |
| 3.4.1 性能参数 | 第52页 |
| 3.4.2 参数分析 | 第52-55页 |
| 3.4.3 多目标局部搜索策略的有效性测试 | 第55-56页 |
| 3.4.4 混合DPSO与其他类型算法的比较 | 第56-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第4章 基于混合DPSO的双资源单目标柔性作业车间调度研究 | 第62-78页 |
| 4.1 引言 | 第62-63页 |
| 4.2 双资源柔性作业车间调度问题模型 | 第63-64页 |
| 4.2.1 变量定义 | 第63页 |
| 4.2.2 数学模型 | 第63-64页 |
| 4.3 混合DPSO算法设计 | 第64-71页 |
| 4.3.1 编码方案 | 第64-65页 |
| 4.3.2 解码方案 | 第65-67页 |
| 4.3.3 种群初始化 | 第67-68页 |
| 4.3.4 基于DPSO的全局进化操作 | 第68-69页 |
| 4.3.5 基于VNSA的局部搜索操作 | 第69-70页 |
| 4.3.6 算法流程 | 第70-71页 |
| 4.3.7 算法复杂度分析 | 第71页 |
| 4.4 仿真与分析 | 第71-77页 |
| 4.4.1 测试算例 | 第71页 |
| 4.4.2 参数分析 | 第71-73页 |
| 4.4.3 变邻域模拟退火有效性测试 | 第73-74页 |
| 4.4.4 混合DPSO与其它类型算法的比较 | 第74-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第5章 基于混合DPSO的双资源多目标柔性作业车间调度研究 | 第78-94页 |
| 5.1 引言 | 第78-79页 |
| 5.2 双资源多目标柔性作业车间调度问题模型 | 第79-80页 |
| 5.2.1 变量定义 | 第79页 |
| 5.2.2 优化目标 | 第79-80页 |
| 5.3 混合DPSO算法设计 | 第80-87页 |
| 5.3.1 Maximin适应值计算方法 | 第80-83页 |
| 5.3.2 外部档案建立和维护 | 第83-85页 |
| 5.3.3 全局搜索操作 | 第85页 |
| 5.3.4 局部搜索操作 | 第85-86页 |
| 5.3.5 算法流程 | 第86-87页 |
| 5.3.6 算法复杂度分析 | 第87页 |
| 5.4 仿真及分析 | 第87-92页 |
| 5.4.1 测试问题 | 第87-88页 |
| 5.4.2 参数分析 | 第88-91页 |
| 5.4.3 双资源多目标算例测试 | 第91-92页 |
| 5.5 本章小结 | 第92-94页 |
| 第6章 柔性作业车间调度系统设计与实现 | 第94-110页 |
| 6.1 引言 | 第94页 |
| 6.2 系统总体设计 | 第94-96页 |
| 6.2.1 开发平台与总体框架 | 第94-96页 |
| 6.2.2 数据库设计 | 第96页 |
| 6.3 系统功能模块 | 第96-101页 |
| 6.3.1 用户信息管理 | 第96-97页 |
| 6.3.2 综合信息管理 | 第97-101页 |
| 6.3.3 调度优化 | 第101页 |
| 6.4 纸盆车间调度实例 | 第101-109页 |
| 6.4.1 单资源单目标柔性作业车间调度问题实例 | 第103-106页 |
| 6.4.2 双资源多目标柔性作业车间调度问题实例 | 第106-109页 |
| 6.5 本章小结 | 第109-110页 |
| 第7章 总结与展望 | 第110-114页 |
| 7.1 论文总结 | 第110-111页 |
| 7.2 工作展望 | 第111-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 致谢 | 第124-126页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和取得的成果 | 第126-127页 |
