（1）首先描述了所研究问题的实际背景，论述了问题的研究意义。对和逆区间调度相关性较强的区间调度问题和处理时间可控调度问题的研究现状进行归纳总结，并分析了逆区间调度与它们的联系与区别。
（2）对本文涉及到的基础理论进行简要说明。首先介绍了组合优化问题的概念，其次对算法的概念和解决组合优化问题的不同算法进行概述，并对算法的计算复杂度理论进行说明，随后对调度问题的概念进行了阐述，并重点介绍了三参数表示法相关的符号与定义，最后对本文中所运用的启发式算法和Python工具进行介绍。
（3）提出了子区间有限的逆区间调度模型的新算法。在逆区间调度中，工件是用一个具有固定开始时间和结束时间的区间来表示的。在生产制造中，面对大量开始时间和结束时间已知的半成品工件加工订单的请求，为了在有限的机器上尽可能多地安排工件，企业考虑对工件区间进行修改。在用于区间修改的资源和技术是有限的情况下，工件在区间修改后能够得到的子区间也是有限的，对工件进行调度时，每个工件只能对应一个子区间。基于此，本文研究了以极大化加工工件的数量为目标的子区间有限的逆区间调度。在研究过程中，首先对问题建立模型，在证明问题是NP-hard问题后，我们利用Spieksma（1999）的算法设计了最坏情况界为的12近似算法，并证明了基于线性松弛的整数规划近似算法不能优化该近似算法的界。然后设计出一种新的启发式算法，该启发式算法改进了近似算法的缺陷。最后使用Python执行近似算法和启发式算法，将实验结果以表格和折线图的形式表现出来，实验结果显示使用启发式算法得到的解比近似算法的解更理想，验证了启发式算法的有效性。
参考文献（略）
