| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及趋势 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状及趋势 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状及趋势 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及工作 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 粒子群算法在流水车间调度问题上的应用 | 第18-29页 |
| 2.1 粒子群算法的起源 | 第18-19页 |
| 2.2 粒子群算法的基本思想 | 第19-21页 |
| 2.2.1 粒子群算法的数学描述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 粒子群算法的基本流程 | 第20-21页 |
| 2.3 流水车间调度问题的研究综述 | 第21-25页 |
| 2.3.1 车间调度问题的概述 | 第21-22页 |
| 2.3.2 流水车间调度问题的定义 | 第22-23页 |
| 2.3.3 流水车间调度问题的分类 | 第23-24页 |
| 2.3.4 流水车间调度问题的性能指标 | 第24-25页 |
| 2.4 粒子群算法在流水车间调度问题中的应用 | 第25-28页 |
| 2.4.1 连续粒子群算法在流水车间调度问题中的应用 | 第25-27页 |
| 2.4.2 离散粒子群算法在流水车间调度问题中的应用 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 混合粒子群算法在置换流水车间调度问题上的研究 | 第29-47页 |
| 3.1 置换流水车间调度问题的概述 | 第29-31页 |
| 3.2 一种基于自适应策略的混合粒子群算法求解置换流水车间调度问题 | 第31-37页 |
| 3.2.1 基于自适应策略的混合粒子群算法的基本原理 | 第31-33页 |
| 3.2.2 基于自适应策略的混合粒子群算法的基本流程 | 第33-34页 |
| 3.2.3 基于自适应策略的混合粒子群算法的实验分析 | 第34-37页 |
| 3.3 一种基于局部搜索的混合粒子群算法求解置换流水车间调度问题 | 第37-44页 |
| 3.3.1 基于局部搜索的混合粒子群算法的基本原理 | 第37-40页 |
| 3.3.2 基于局部搜索的混合粒子群算法的基本流程 | 第40-42页 |
| 3.3.3 基于局部搜索的混合粒子群算法的实验分析 | 第42-44页 |
| 3.4 两种混合粒子群算法的分析研究 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 免疫粒子群算法在置换流水车间调度问题上的研究 | 第47-60页 |
| 4.1 免疫粒子群算法的基本原理 | 第47-51页 |
| 4.1.1 免疫粒子群算法 | 第47-49页 |
| 4.1.2 模拟退火算法 | 第49-51页 |
| 4.2 免疫粒子群算法的基本流程 | 第51-53页 |
| 4.3 免疫粒子群算法的实验分析 | 第53-58页 |
| 4.4 三种混合粒子群算法的分析研究 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 混沌粒子群算法在零空闲流水车间调度问题上的研究 | 第60-69页 |
| 5.1 零空闲流水车间调度问题的概述 | 第60-61页 |
| 5.2 一种混沌粒子群优化算法求解零空闲流水车间调度问题 | 第61-68页 |
| 5.2.1 混沌粒子群优化算法的基本概念 | 第61-63页 |
| 5.2.2 混沌粒子群优化算法的基本流程 | 第63-64页 |
| 5.2.3 混沌粒子群优化算法的实验分析 | 第64-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-72页 |
| 6.1 本文研究工作总结 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读学位期间的论文发表情况 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
