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第1章 绪论1

1.1 研究背景及课题来源1

1.2 车间调度问题概述3

1.2.1 车间调度的发展3

1.2.2 车间调度的分类3

1.2.3 车间调度的特点4

1.2.4 车间调度的基础理论5

1.2.5 指标体系决策7

1.2.6 算法编码7

1.3 国内外研究现状综述10

1.3.1 车间调度方法研究现状10

1.3.2 车间作业调度研究现状21

1.3.3 国内外研究现状总结26

1.4 研究问题及意义27

1.4.1 研究问题27

1.4.2 研究意义28

1.5 研究内容28

第2章 多生产模式下Job Shop调度总体研究30

2.1 引言30

2.2 问题描述31

2.3 Job Shop调度的数学建模32

2.4 Job Shop调度的典型工作流程35

2.5 Job Shop调度的总体技术框架38

2.6 本章小结40

第3章 单目标经典生产模式下Job Shop调度研究41

3.1 引言41

3.2 经典Job Shop调度优化的数学模型41

3.3 基于改进免疫克隆算法的单目标经典Job Shop调度研究42

3.3.1 构造思想43

3.3.2 算法流程43

3.3.3 案例分析47

3.4 基于小生境遗传模拟退火算法的经典Job Shop研究51

3.4.1 构造思想52

3.4.2 小生境技术52

3.4.3 精英策略53

3.4.4 算法流程54

3.4.5 案例分析62

3.5 本章小结64

第4章 多目标静态柔性非模糊生产模式下Job Shop调度研究65

4.1 引言65

4.2 多目标静态柔性非模糊Job Shop调度模型65

4.2.1 资源柔性65

4.2.2 多目标优化概述68

4.2.3 多目标优化模型68

4.3 多目标柔性Job Shop调度优化方法69

4.4 人机协同优化的多目标静态柔性非模糊Job Shop调度研究71

4.4.1 人机协同优化配置的多目标柔性车间作业优化模型72

4.4.2 算法流程设计74

4.4.3 案例分析77

4.5 本章小结79

第5章 多目标静态柔性模糊生产模式下Job Shop调度研究80

5.1 引言80

5.2 基于多种群遗传算法的多目标柔性模糊Job Shop调度研究80

5.2.1 多目标柔性模糊Job Shop优化模型81

5.2.2 多种群协同遗传算法83

5.2.3 案例分析87

5.3 基于NSGA—Ⅱ算法的多目标柔性模糊Job Shop调度研究92

5.3.1 多目标柔性模糊Job Shop优化模型93

5.3.2 改进非支配排序遗传算法95

5.3.3 案例分析101

5.4 本章小结104

第6章 多目标动态柔性生产模式下Job Shop调度研究106

6.1 引言106

6.2 多目标动态柔性Job Shop调度问题描述106

6.2.1 动态调度策略106

6.2.2 动态调度问题研究方法109

6.2.3 动态调度窗口规划技术109

6.3 基于自适应遗传算法的多目标动态柔性Job Shop调度研究111

6.3.1 动态柔性车间作业调度模型111

6.3.2 动态调度方法与策略设计112

6.3.3 自适应多目标动态柔性调度算法114

6.3.4 案例分析118

6.4 本章小结122

参考文献123