柔性作業(yè)車間調(diào)度智能算法及其應用

內(nèi)容概要

　　本書共分為基本理論、單目標柔性作業(yè)車間調(diào)度、多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度、不確定環(huán)境下的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題共四篇，主要內(nèi)容包括：緒論；柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的模型、現(xiàn)狀和方法；基于遺傳算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度等。

作者簡介

　　高亮，1996年本科畢業(yè)于西安電子科技大學，2002年畢業(yè)于華中科技大學，獲工學博士?，F(xiàn)為華中科技大學機械科學與工程學院教授、博士生導師。主要研究現(xiàn)代優(yōu)化方法及其在機械設計制造中的應用。2008年度教育部“新世紀優(yōu)秀人才支持計劃”獲得者、教育部“數(shù)字化設計與制造創(chuàng)新團隊”學術骨干，2011年湖北省青年科技獎獲得者。 　　張國輝，2009年畢業(yè)于華中科技大學機械科學與工程學院，獲工學博士學位。現(xiàn)為鄭州航空工業(yè)管理學院管理科學與工程學院教師，主要研究智能優(yōu)化算法及其在車間調(diào)度和在其他方面中的應用。 　　王曉娟，2011年畢業(yè)于華中科技大學機械科學與工程學院，獲工學博士學位?，F(xiàn)為武漢理工大學物流工程學院教師，主要研究智能優(yōu)化方法在車間調(diào)度中的應用。

書籍目錄

第一篇基本理論
第1章緒論
1.1調(diào)度問題的研究背景和意義
1.2調(diào)度問題描述、分類及特性
1.2.1調(diào)度問題的描述
1.2.2車間調(diào)度問題的分類
1.2.3車間調(diào)度問題的特點
1.3車間調(diào)度問題的研究概況
1.4本書的結(jié)構(gòu)與主要內(nèi)容
第2章柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的模型、現(xiàn)狀和方法
2.1柔性作業(yè)車間調(diào)度問題描述
2.1.1柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的描述與分類
2.1.2FJSP的數(shù)學模型
2.1.3FJSP的析取圖模型
2.1.4FJSP評價指標
2.2柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀
2.2.1單目標柔性作業(yè)車間調(diào)度
2.2.2多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度問題
2.2.3不確定環(huán)境下柔性作業(yè)車間調(diào)度問題
2.3柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的研究方法
2.3.1精確方法
2.3.2近似方法
第二篇單目標柔性作業(yè)車間調(diào)度
第3章基于遺傳算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度
3.1遺傳算法的基本理論
3.2遺傳算法求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題
3.2.1FJSP的染色體編碼
3.2.2FJSP的染色體解碼
3.2.3FJSP的初始化
3.2.4交叉操作
3.2.5變異操作
3.2.6選擇操作
3.2.7改進遺傳算法的求解步驟
3.3實驗結(jié)果與分析
3.3.1實驗一
3.3.2實驗二
3.3.3實驗三
第4章基于變鄰域遺傳算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度
4.1引言
4.2變鄰域搜索算法的基本理論
4.2.1鄰域的概念
4.2.2變鄰域搜索算法
4.3變鄰域遺傳算法求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題
4.3.1混合優(yōu)化算法優(yōu)化策略
4.3.2初始解產(chǎn)生
4.3.3記憶庫保優(yōu)策略
4.3.4遺傳操作
4.3.5鄰域結(jié)構(gòu)研究
4.3.6終止準則
4.4實驗結(jié)果與分析
第5章基于CPSO的柔性作業(yè)車間調(diào)度
5.1粒子群優(yōu)化算法
5.2元胞粒子群優(yōu)化算法框架
5.2.1元胞自動機的構(gòu)成
5.2.2元胞粒子群優(yōu)化算法框架
5.3兩種版本的元胞粒子群優(yōu)化算法
5.3.1內(nèi)元胞粒子群優(yōu)化算法
5.3.2外元胞粒子群優(yōu)化算法
5.4元胞粒子群優(yōu)化算法求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題
5.4.1粒子的編碼形式
5.4.2粒子速度和位置的更新操作
5.4.3粒子的鄰域結(jié)構(gòu)和局部搜索
5.4.4CPSO求解FJSP流程
5.5實驗結(jié)果與分析
第6章基于遺傳禁忌搜索算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題
6.1遺傳禁忌搜索算法求解流程
6.2遺傳算法
6.2.1初始化
6.2.2編碼與解碼
6.2.3選擇操作
6.2.4交叉操作
6.2.5變異操作
6.3禁忌搜索算法
6.3.1鄰域結(jié)構(gòu)和移動評價策略
6.3.2禁忌表和禁忌長度
6.3.3終止準則
6.4實驗結(jié)果與分析
第三篇多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度
第7章基于變鄰域遺傳算法的多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度
7.1多目標優(yōu)化問題的基本理論
7.1.1多目標優(yōu)化的基本概念
7.1.2多目標優(yōu)化方法
7.2混合算法求解多目標FJSP
7.2.1多目標FJSP 優(yōu)化模型
7.2.2基于Pareto 的多目標優(yōu)化策略
7.2.3混合算法的基本操作
7.2.4適應值分配策略研究
7.2.5種群多樣性保持策略研究
7.2.6精英保留策略
7.2.7混合算法求解多目標FJSP 的步驟
7.3計算結(jié)果與分析
7.3.18×8問題
7.3.210×10問題
7.3.315×10問題
7.3.4DPdata問題
第8章基于免疫遺傳算法的多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度
8.1免疫和熵原理
8.1.1抗體信息熵
8.1.2抗體相似度
8.1.3抗體濃度
8.2多目標遺傳算法求解多目標FJSP
8.2.1優(yōu)化目標
8.2.2Pareto最優(yōu)解集構(gòu)造
8.2.3精英保留策略
8.2.4多目標遺傳算法流程
8.3計算結(jié)果與分析
8.3.1三個目標的測試結(jié)果和比較分析
8.3.2六個目標的測試結(jié)果
8.4基于AHP的多目標FJSP調(diào)度決策
第四篇不確定環(huán)境下的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題
第9章基于GEP的柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度問題
9.1動態(tài)調(diào)度問題描述與研究方法
9.1.1動態(tài)調(diào)度問題描述
9.1.2動態(tài)調(diào)度問題研究方法
9.2柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度在線啟發(fā)式算法
9.3基于GEP的柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度規(guī)則學習方法
9.3.1編碼與解碼方式
9.3.2遺傳操作
9.4實驗結(jié)果與分析
9.4.1實驗數(shù)據(jù)生成
9.4.2GEP控制參數(shù)設置
9.4.3比較對象
9.4.4實驗結(jié)果分析
第10章基于變鄰域遺傳算法的FJSP動態(tài)調(diào)度研究
10.1FJSP動態(tài)調(diào)度框架
10.2動態(tài)調(diào)度策略
10.2.1人機協(xié)同的重調(diào)度策略
10.2.2滾動窗口重調(diào)度策略
10.2.3基于周期和事件驅(qū)動的重調(diào)度策略
10.3動態(tài)調(diào)度的混合算法設計
10.4幾種突發(fā)事件處理
10.5實驗結(jié)果與分析
10.5.1仿真調(diào)度實例
10.5.2結(jié)果分析
第11章多目標動態(tài)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題
11.1動態(tài)調(diào)度問題的描述
11.2滾動調(diào)度策略
11.2.1滾動重調(diào)度機制
11.2.2工件窗口
11.3基于多目標遺傳算法求解多目標動態(tài)FJSP
11.3.1重調(diào)度問題的解碼
11.3.2基于多目標遺傳算法求解多目標動態(tài)FJSP的流程
11.4實例仿真與分析
第12章基于免疫遺傳算法的多目標模糊柔性作業(yè)車間調(diào)度問題
12.1模糊集相關理論
12.1.1模糊集合表示
12.1.2模糊數(shù)操作
12.1.3模糊數(shù)的比較
12.2不確定條件下的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題
12.2.1問題描述
12.2.2評價指標
12.2.3滿意度的計算
12.3基于多目標遺傳算法求解多目標模糊FJSP
12.4試驗結(jié)果與分析
附錄幾組標準測試實例數(shù)據(jù)
參考文獻

編輯推薦

　　《柔性作業(yè)車間調(diào)度智能算法及其應用》所涉及的研究成果是在國家自然科學基金創(chuàng)新群體項目(51121002)、國家自然科學基金重點項目(51035001)、國家863重點項目(2009AA044601)、國家自然科學基金項目(60973086、51005088)和教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃(NCET—08—0232)等項目的資助下取得的。全書由數(shù)字制造裝備與技術國家重點實驗室(華中科技大學)高亮教授、鄭州航空工業(yè)管理學院管理科學與工程學院張國輝博士及武漢理工大學物流工程學院王曉娟博士共同完成。此外，華中科技大學機械科學與工程學院的石楊碩士、上海第二工業(yè)大學聶黎博士等參與了有關研究工作。

圖書封面

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