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生产过程的智能决策与调度

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
致谢第8-12页
第一章 绪论第12-36页
   ·引言第12-13页
   ·决策第13-17页
     ·多目标决策第13-14页
     ·模糊决策第14-15页
     ·智能决策第15-16页
     ·决策支持系统第16-17页
   ·生产计划第17-19页
     ·生产计划和生产控制技术第18页
     ·生产计划的建模及其求解方法第18-19页
   ·生产调度第19-26页
     ·调度问题的描述第19-20页
     ·生产调度第20-22页
     ·间歇过程的生产调度第22-23页
     ·生产过程的动态调度第23-25页
     ·生产调度的柔性第25-26页
   ·人工智能技术在生产调度中的应用第26-33页
     ·传统生产调度方法存在的问题第26-27页
     ·领域知识的表达与生产调度的建模第27-31页
     ·生产调度问题的智能求解方法第31-33页
   ·本文研究内容第33-36页
第二章 生产过程系统设计方法的研究第36-52页
   ·引言第36-40页
   ·生产管理和生产控制的分级原则第40-42页
   ·生产系统的分级和信息传递第42-49页
     ·长期生产计划第43-45页
     ·短期生产计划第45-47页
     ·静态调度第47-48页
     ·动态调度第48-49页
     ·生产过程第49页
   ·小结第49-52页
第三章 生产计划第52-76页
   ·引言第52-53页
   ·长期生产计划第53-60页
     ·长期生产计划的任务第53页
     ·长期生产计划的MILP模型第53-58页
     ·MILP模型的求解方法第58页
     ·决策者的作用第58-60页
   ·短期生产计划第60-66页
     ·短期生产计划的任务第60页
     ·短期生产计划的MILP模型第60-65页
     ·MILP模型的求解方法第65页
     ·决策者的作用第65-66页
   ·短期生产计划的动态决策第66-72页
     ·短期生产计划动态决策的原因第66-67页
     ·产品完成期的动态决策第67-72页
   ·仿真结果第72-73页
   ·小结第73-76页
第四章 生产过程的静态调度第76-100页
   ·引言第76-77页
   ·生产过程的静态调度模型第77-86页
     ·静态调度的任务第77页
     ·静态调度的MILP模型第77-85页
     ·决策者的作用第85-86页
   ·多目标问题的处理方法第86-87页
   ·具有约束指导的模拟退火算法第87-97页
     ·模拟退火算法第87-89页
     ·半限定数学方法与决策变量的限定第89-93页
     ·具有约束指导的模拟退火算法第93-97页
   ·仿真结果第97-98页
   ·小结第98-100页
第五章 生产过程的再调度和决策支持第100-122页
   ·引言第100-101页
     ·生产过程的再调度问题第100页
     ·基于经验规则的智能决策支持系统的必要性第100-101页
   ·基于模糊神经网络的决策支持与再调度第101-108页
     ·生产调度规则库的表达和修改第103-105页
     ·满意水平分析第105页
     ·自适应校正第105-106页
     ·模糊推理系统第106-108页
   ·自适应模糊神经网络第108-111页
     ·自适应模糊神经网络的结构第108-110页
     ·自适应模糊神经网络的学习算法第110-111页
   ·自适应动量解耦的伪牛顿算法第111-115页
   ·仿真结果第115-120页
   ·小结第120-122页
第六章 生产调度的稳定性分析第122-134页
   ·引言第122页
   ·灵敏度分析和调度的柔性第122-126页
     ·灵敏度分析第122-124页
     ·调度的柔性第124-125页
     ·调度的仿真评价第125-126页
   ·生产调度的稳定性分析第126-131页
     ·约束的分类和约束的隶属度第126-128页
     ·生产调度的稳定度第128-131页
   ·算例第131-133页
   ·小结第133-134页
第七章 结论与展望第134-138页
参考文献第138-154页
缩略词注释表第154-156页
作者攻读博士学位期间完成的部分论文及参加的科研工作第156页

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