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| 編輯推薦： |
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本书是排序与调度领域的入门书，《排序与调度丛书》为十三五国家重点图书规划项目，2017年国家出版基金资助
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| 內容簡介： |
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本书主要总结了作者及其团队在工艺规划与车间调度的智能算法上取得的一系列成果。主要讨论了遗传算法、遗传规划、蜜蜂繁殖优化算法、Memetic算法、和声搜索算法、布谷鸟算法、类电磁机制算法、人工蜂群算法、入侵杂草算法、粒子群优化算法、基因表达式编程算法、遗传变邻域搜索算法等智能算法在工艺规划、装配序列规划、车间调度、集成式工艺规划与车间调度等问题上的应用研究成果。
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| 關於作者： |
高亮，男，2002年毕业于华中科技大学，获工学博士学位。现为华中科技大学机械科学与工程学院教授、博士生导师，数字制造装备与技术国家重点实验室副主任。主要研究方向为智能优化算法及其在机械设计制造中的应用、大数据驱动的智能车间优化。发表SCI收录论文140余篇。2008年入选教育部新世纪优秀人才，2012年入选湖北省新世纪高层次人才工程第一层次人选。2011年获湖北省青年科技奖，2013年获中国机械工程学会青年科技成就奖，2014年获教育部自然科学一等奖。
李新宇，男，2009年毕业于华中科技大学，获工学博士学位。现为华中科技大学机械科学与工程学院副教授、硕士生导师，数字制造装备与技术国家重点实验室成员。主要研究方向为智能优化方法及其应用、大数据与深度学习。发表SCI收录论文60余篇。2015年入选武汉市青年科技晨光计划。2012年获全国优秀博士学位论文提名奖，2014年获教育部自然科学一等奖。
文龙，男，2014年毕业于华中科技大学，获工学博士学位。现为华中科技大学机械科学与工程学院博士后。主要研究方向为智能优化算法、深度学习。作为骨干参与多项国家级项目的研究工作。
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| 目錄：
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第1章绪论
1.1工艺规划与车间调度问题
1.1.1工艺规划
1.1.2装配序列规划
1.1.3车间调度
1.2优化算法
1.2.1精确方法
1.2.2近似方法
1.3本书主要内容
参考文献
第一部分工艺规划的智能算法
第2章遗传算法及其在柔性工艺规划中的应用
2.1遗传算法基本原理
2.1.1遗传算法
2.1.2遗传算法基本框架
2.2基于遗传算法的柔性工艺规划方法
2.2.1柔性工艺规划问题描述
2.2.2遗传算法求解柔性工艺规划问题
2.2.3实验结果与分析
2.3本章小结
参考文献
第3章遗传规划及其在柔性工艺规划中的应用
3.1遗传规划的基本原理
3.1.1遗传规划
3.1.2遗传规划符号及算子
3.1.3遗传规划基本框架
3.2基于遗传规划的柔性工艺规划方法
3.2.1基于遗传规划的柔性工艺规划算法
3.2.2实验结果与分析
3.3本章小结
参考文献
第4章蜜蜂交配优化算法及其在柔性工艺规划中的应用
4.1蜜蜂交配优化算法基本原理
4.2基于HBMO算法的柔性工艺规划方法
4.2.1柔性工艺规划问题
4.2.2编码和解码
4.2.3蜂群初始化
4.2.4幼蜂生成阶段
4.2.5工蜂培育幼蜂阶段
4.2.6HBMO算法求解柔性工艺规划问题的流程
4.2.7算例分析
4.3本章小结
参考文献
第5章Memetic算法及其在装配序列规划中的应用
5.1Memetic算法的基本原理
5.1.1Memetic算法的提出
5.1.2Memetic算法的基本概念
5.2基于Memetic算法的装配序列规划方法
5.2.1装配序列规划
5.2.2基于Memetic算法的装配序列规划算法设计
5.2.3实例计算与分析
5.3本章小结
参考文献
第6章和声搜索算法及其在装配序列规划中的应用
6.1和声搜索算法的基本原理
6.1.1和声搜索算法的提出
6.1.2和声搜索算法的应用
6.1.3和声搜索算法的改进
6.2基于和声搜索算法的线性加权装配序列规划方法
6.2.1和声的编码
6.2.2基于LPV规则的装配序列转化
6.2.3算法的改进
6.2.4算法的求解步骤
6.2.5实例验证和分析
6.3基于和声搜索算法的多目标装配序列规划方法
6.3.1IMOHS算法求解步骤
6.3.2实例验证和分析
6.4本章小结
参考文献
第二部分车间调度的智能算法
第7章布谷鸟算法及其在流水车间调度中的应用
7.1布谷鸟算法的基本原理
7.1.1布谷鸟算法
7.1.2Lvy飞行
7.1.3布谷鸟算法的基本理论框架
7.2改进的布谷鸟算法
7.2.1教学优化算法
7.2.2基于教学优化机制的改进布谷鸟算法
7.3基于TLCS的流水车间调度方法
7.3.1置换流水车间调度问题
7.3.2随机键的引入
7.3.3求解PFSP的TLCS算法流程
7.3.4算例分析
7.4本章小结
参考文献
第8章类电磁机制算法及其在流水车间调度中的应用
8.1类电磁机制算法的基本原理
8.1.1类电磁机制算法
8.1.2类电磁机制算法的步骤
8.2基于离散EM算法的分布式置换流水车间调度方法
8.2.1分布式置换流水车间调度问题
8.2.2基于pathrelinking的离散EM算法
8.2.3实例验证
8.3本章小结
参考文献
第9章人工蜂群算法及其在批量流流水车间调度中的应用
9.1人工蜂群算法的基本原理
9.1.1人工蜂群算法的基本理论
9.1.2离散人工蜂群算法
9.1.3DABC算法流程
9.2基于ABC的零空闲等量分批批量流流水车间调度方法
9.2.1基于ABC的批次内零空闲等量分批批量流流水
车间调度方法
9.2.2基于ABC的机器零空闲等量分批批量流流水车间
调度方法
9.3基于ABC的零等待等量分批批量流流水车间调度方法
9.3.1零等待ELFSP问题描述与数学模型
9.3.2离散人工蜂群算法求解mNENIDVTF
nowait
9.3.3试验设计与分析
9.4基于ABC的序列相关准备时间的等量分批批量流流水
车间调度方法
9.4.1序列相关准备时间的ELFSP描述与数学模型
9.4.2离散人工蜂群算法求解mNEIIDVTFSDST
9.5本章小结
参考文献
第10章入侵性杂草算法及其在批量流流水车间调度中的应用
10.1入侵性杂草算法的基本原理
10.1.1入侵性杂草算法的基本理论
10.1.2离散入侵性杂草优化算法设计
10.2基于IWO的零空闲等量分批批量流流水车间调度方法
10.2.1基于IWO的批次内零空闲等量分批批量流流水
车间调度方法
10.2.2基于IWO的机器零空闲等量分批批量流流水车间
调度方法
10.3基于IWO的零等待等量分批批量流流水车间调度方法
10.3.1DIWO的设计
10.3.2试验设计与分析
10.4基于IWO的序列相关准备时间的等量分批批量流流水
车间调度方法
10.4.1DIWO的设计
10.4.2试验设计与分析
10.5基于IWO的批量流流水车间集成调度方法
10.5.1问题描述
10.5.2数学模型
10.5.3改进DIWO求解批量流流水车间集成
调度问题
10.6本章小结
参考文献
第11章粒子群优化算法及其在柔性作业车间调度中的应用
11.1广义粒子群优化算法与元胞粒子群优化算法
11.1.1广义粒子群优化算法
11.1.2元胞粒子群优化算法
11.2基于CPSO的柔性作业车间调度方法
11.2.1粒子的编码
11.2.2粒子速度和位置的更新操作
11.2.3粒子的邻域结构与局部搜索
11.2.4CPSO算法求解FJSP的流程
11.2.5实验结果分析
11.3本章小结
参考文献
第12章基因表达式编程及其在车间动态调度中的应用
12.1基因表达式编程的基本原理
12.1.1基因表达式编程
12.1.2GEP与GA，GP的关系
12.1.3GEP的基本流程
12.1.4GEP环境
12.1.5染色体的结构
12.1.6遗传操作
12.2基于GEP的车间动态调度框架
12.2.1编码方式
12.2.2适应度函数
12.3基于GEP的柔性作业车间动态调度方法研究
12.3.1柔性作业车间动态调度问题描述
12.3.2编码与解码方式
12.3.3遗传操作
12.3.4实验结果与分析
12.3本章小结
参考文献
第三部分集成式工艺规划与车间调度的智能算法
第13章遗传变邻域搜索算法及其在IPPS中的应用
13.1变邻域搜索算法的基本原理
13.2基于GAVNS的IPPS方法
13.2.1混合GAVNS算法流程设计
13.2.2混合GAVNS算法求解IPPS问题
13.2.3实验结果与分析
13.3本章小结
参考文献
索引
附录A英汉排序与调度词汇
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| 內容試閱：
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2015年，国家开始实施《中国制造2025》以全面提升中国制造业的发展水平。智能制造是主攻方向，而制造过程的智能化是实现智能制造的核心技术之一。制造过程的智能工艺规划与车间调度技术对于优化企业生产流程、提高效率、降低成本等具有重要意义，是实现制造过程智能化的关键。在实际生产中，工艺规划与车间调度问题呈现出规模大、目标多、约束复杂、不可导及解空间复杂等特性，导致数学精确方法难以求解。近年来，智能算法在上述问题中表现出了高效的求解性能，是智能制造领域学术界和工业界备受关注的前沿研究热点。
本书在作者团队多年研究、教学和工程实践的基础上，结合生产实际需求，首先对柔性工艺规划、装配序列规划、车间调度等问题进行了系统阐述和分类，在已有智能算法研究成果的基础上，总结了面向工艺规划与车间调度问题的遗传算法、遗传规划、蜜蜂交配优化算法、Memetic算法、和声搜索算法、布谷鸟算法、类电磁机制算法、人工蜂群算法、入侵性杂草优化算法、粒子群优化算法、基因表达式编程算法与遗传变邻域搜索算法等智能算法。以作者近年来在上述问题及方法的研究成果为主，系统地阐述了工艺规划与车间调度问题的智能算法的设计思路与过程，为广大研究人员采用智能算法解决实际工程问题提供了有效的技术手段与参考。
全书共包含13章： 第1章绪论； 第2章遗传算法及其在柔性工艺规划中的应用； 第3章遗传规划及其在柔性工艺规划中的应用； 第4章蜜蜂交配优化算法及其在柔性工艺规划中的应用； 第5章Memetic算法及其在装配序列规划中的应用； 第6章和声搜索算法及其在装配序列规划中的应用； 第7章布谷鸟算法及其在流水车间调度中的应用； 第8章类电磁机制算法及其在流水车间调度中的应用； 第9章人工蜂群算法及其在批量流流水车间调度中的应用； 第10章入侵性杂草算法及其在批量流流水车间调度中的应用； 第11章粒子群优化算法及其在柔性作业车间调度中的应用； 第12章基因表达式编程及其在车间动态调度中的应用和第13章遗传变邻域搜索算法及其在IPPS中的应用。
本书所涉及的研究成果得到了作者主持或参与的国家杰出青年科学基金项目（51825502）、国家自然科学基金重点项目（51435009）、国家自然科学基金项目（51375004、51421062、60973086、51005088、50305008、51775216）、国家科技支撑计划（2015BAF01B04）、新世纪优秀人才支持计划（NCET080232）和国家863计划（2006AA04Z131）等项目的资助。本书部分内容引用了国内外同行专家的研究成果，在此表示诚挚的谢意。感谢《排序与调度丛书》编委会专家在本书撰写中所提出的宝贵意见，感谢张洁、潘全科在本书审稿中所做出的细致严谨的工作，感谢清华大学出版社编辑汪操在本书出版中所付出的辛勤劳动，感谢华中科技大学机械科学与工程学院、数字制造装备与技术国家重点实验室各位同仁的大力支持。此外，华中科技大学机械科学与工程学院的聂黎、桑红燕、文笑雨、张春江、卢超、曾冰、石杨、黄继达、万亮、钱卫荣等研究生也参与了相关研究工作，在此一并表示感谢。
由于作者水平有限，加之时间仓促，本书难免存在疏漏甚至错误之处，许多内容有待完善和深入研究，敬请广大读者批评指正。
作者华中科技大学2018年11月
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