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| 編輯推薦： |
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本书反映了作者及其研究团队在作业车间调度方面的研究成果，并介绍了其将理论应用于实践的案例，适合相关专业学生及相关研究人员参考。
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| 內容簡介： |
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《作业车间调度理论与算法》比较全面地综述了调度问题的国内外研究现状和发展，阐述了调度问题基本的概念、分类、特性和理论；介绍了基于元启发式算法的传统单目标单件柔性作业车间调度优化算法；论述了根据问题解空间结构等特征设计的基于自然机理的新型混合优化算法，并通过对基准问题的测试证实了所介绍调度优化算法的有效性。针对现代离散制造企业需要，论述了复杂制造系统中广泛存在的多工艺、多目标、不确定和动态的作业车间调度优化的解决方法。
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| 關於作者： |
张超勇，男，1972.出生，华中科技大学机械科学与工程学院数字制造与装备技术国家重点实验室副教授。研究方向为智能调度算法、制造执行系统MES、网络化制造和可持续制造。主持国家科学自然基金面上项目和“863”项目各1项，承担和完成国家自然科学基金重点项目1项（排名第3），承担“863”目标导向类子项目1项（排名第2）和国家自然科学基金项目2项（均排名第2）。所发表的论文SCI收录20余篇，EI收录60余篇。申请发明专利4项，获得计算机软件著作权4项。曾获全国百名优秀博士论文提名奖，中国机械工业科学技术一等奖，教育部科学技术进步一等奖，教育部自然科学奖。
邵新宇，男，1968年出生，华中科技大学教授、博士生导师，教育部“长江学者奖励计划”特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者。现任华中科技大学常务副校长，东莞华中科技大学制造工程研究院院长，制造装备数字化国家工程研究中心主任，并担任国家“863”计划先进制造技术领域“重大装备与工艺技术”主题专家组召集人和支撑计划“数控一代机械产品创新应用示范工程”专家组组长。长期从事数字化装备与工艺方向的研究、开发与应用，主持国家重点基础研究发展973项目、国家自然科学基金重点项目，国家自然科学基金创新群体项目多项。2001年、2008年和2012年共三次获国家科技进步二等奖，2011年获湖北省科技发明一等奖，2010年获中国机械工业科学技术一等奖，2008年获教育部科技进步一等奖。
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| 目錄：
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第1章绪论1
1.1车间调度的重要性1
1.2调度问题及其国内外研究概况4
1.2.1调度问题的描述及其分类4
1.2.2调度问题的特性5
1.2.3调度问题的研究概况7
1.3调度问题的研究方法7
1.3.1精确方法9
1.3.2近似方法10
1.4元启发式算法及其在车间调度中的应用13
1.4.1基于群体智能的算法13
1.4.2局部搜索算法15
1.5基于元启发式算法的调度方法研究与前景展望18
主要参考文献19
第2章基于遗传算法的JobShop调度问题研究33
2.1基本遗传算法介绍33
2.2JobShop调度问题的描述34
2.2.1JobShop调度问题模型35
2.2.2调度类型分类36
2.3用遗传算法求解JobShop调度问题38
2.3.1编码和解码38
2.3.2交叉操作42
2.3.3变异操作43
2.3.4选择操作44
2.3.5适应度函数44
2.3.6遗传算法求解步骤45
2.3.7计算试验结果45
2.4用遗传算法求解非传统JobShop调度问题47
2.4.1非传统JobShop调度问题的编码和解码48
2.4.2非传统JobShop调度问题的性能指标函数49
2.4.3计算结果与分析50
2.5本章小结53
主要参考文献54
第3章基于禁忌搜索算法的JobShop调度问题研究58
3.1禁忌搜索算法基本理论58
3.1.1禁忌搜索算法原理58
3.1.2禁忌搜索算法设计要素58
3.2JobShop调度问题的析取图模型62
3.3用禁忌搜索算法求解JobShop调度问题64
3.4计算试验研究与结果71
3.5本章小结77
主要参考文献77
第4章基于混合算法的JobShop调度问题研究81
4.1引言81
4.2用TSSA混合算法求解JobShop调度问题82
4.2.1TSSA混合算法的优化策略83
4.2.2用TSSA混合算法求解JobShop调度问题85
4.2.3试验结果与分析87
4.3用GATS混合算法求解JobShop调度问题95
4.3.1GATS混合算法的优化策略95
4.3.2用GATS混合算法求解JobShop调度问题96
4.3.3试验结果与分析101
4.4本章小结108
主要参考文献108
第5章基于混合算法的柔性作业车间调度问题研究112
5.1柔性作业车间调度问题描述112
5.2基于遗传算法的柔性作业车间调度问题研究114
5.3基于遗传禁忌搜索算法的柔性作业车间调度问题研究123
5.3.1柔性作业车间调度析取图模型123
5.3.2基于禁忌搜索算法的柔性作业车间调度优化125
5.3.3用GATS算法求解柔性作业车间调度问题127
5.3.4计算试验结果与分析127
5.4本章小结129
主要参考文献129
第6章工艺路线规划与车间调度集成优化研究131
6.1引言131
6.2工艺路线规划与车间调度集成研究现状131
6.3用改进遗传算法求解工艺路线规划与车间调度集成问题133
6.3.1工艺路线规划与车间调度集成描述133
6.3.2基于改进遗传算法的多工艺路线调度优化135
6.3.3测试与结果分析139
6.4用改进遗传算法求解多工艺路线批量调度问题144
6.4.1问题描述145
6.4.2用改进遗传算法求解多工艺批量调度问题148
6.4.3测试与结果分析150
6.5本章小结152
主要参考文献152
第7章用遗传算法求解多目标动态调度问题研究157
7.1引言157
7.2多目标优化问题的基本理论158
7.2.1多目标优化的基本概念158
7.2.2多目标优化算法160
7.3多目标柔性作业车间调度问题163
7.3.1问题描述163
7.3.2目标函数164
7.4基于改进NSGAⅡ算法的多目标柔性作业车间调度问题研究165
7.5基于滚动窗口的多目标动态调度优化研究178
7.5.1多目标动态调度问题研究现状178
7.5.2多目标动态调度问题描述179
7.5.3基于多目标遗传算法的动态调度优化182
7.6本章小结190
主要参考文献190
第8章不确定条件下多目标柔性作业车间调度问题研究193
8.1引言193
8.2不确定条件下的柔性作业车间调度问题基本理论193
8.2.1模糊集合与模糊数选取194
8.2.2模糊数操作196
8.3不确定条件下的柔性作业车间调度问题描述199
8.3.1不确定条件下的柔性作业车间调度问题199
8.3.2不确定条件下的柔性作业车间调度问题评价指标201
8.3.3若干种满意度可能情况的讨论202
8.4不确定条件下基于遗传算法的柔性作业车间调度问题研究203
8.4.1用遗传算法求解不确定条件下的柔性作业车间调度问题203
8.5不确定条件下的多目标柔性作业车间调度问题212
8.5.1不确定条件下的多目标柔性作业车间调度问题优化模型213
8.5.2用改进NSGAⅡ算法求解不确定条件下的多目标柔性
作业车间调度问题213
8.6本章小结221
主要参考文献221
第9章原型系统设计与开发223
9.1应用背景分析223
9.2原型系统功能224
9.2.1车间制造资源建模224
9.2.2车间作业计划与控制226
9.2.3生产过程仿真与监控229
9.3车间作业调度应用实例230
附录AJobShop调度问题基准实例测试结果237
附录B改进当前最好解的统计243
附录C获得的最好解在国外网站作为最新成果公布245
附录D部分基准实例新的最好解246
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