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| 編輯推薦： |
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混杂工业生产过程工艺流程复杂，往往伴随着多种物理、化学变化以及物料的分离、混合、存储、转移等操作，工艺流程往往具有分布式、多阶段、多设备并行运行、多批次等特征。高效的优化技术与调度方法的研究与应用是实现企业节能、降耗、减排、降低生产成本和提高生产效率的关键核心环节。优化的生产计划与调度可以对企业的资金、设备、人力资源等进行优化配置，使企业在有限资源约束下产生很大的经济效益。
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| 內容簡介： |
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本书主要阐述确定性和不确定性生产调度问题的模型及其智能求解方法，重点阐述确定性和不确定条件下混杂工业生产过程的调度模型、基于进化算法和群智能优化的确定性生产调度方法、复杂生产过程调度问题、不确定环境下的生产调度方法、不确定条件下多目的间歇过程的短期调度、基于智能优化的多目标生产调度等。本书可供相关科研和开发人员参考，也可作为控制科学与工程、自动化、工业工程、机械工程、计算机科学与技术、管理科学与工程等学科的本科生、研究生和教师的参考书。
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| 關於作者： |
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顾幸生，教授，博士生导师，国务院政府特殊津贴专家。现任中国仿真学会常务理事、中国自动化学会过程控制专业委员会常务委员。研究方向为智能优化技术、生产计划与调度、复杂工业过程建模控制与优化、故障检测与诊断等。承担十多项国家自然科学基金、国家863高技术研究发展计划、上海市重大科技攻关、上海市基础研究重点等科研项目。发表学术论文400余篇，其中SCI收录80余篇，EI收录300余篇。获得上海市科技进步奖、技术发明奖等6项科技奖励。获得宝钢优秀教师奖和中国过程控制教学贡献奖，被评为上海市优秀教育工作者、上海市优秀青年教师。徐震浩，工学博士，副研究员，硕士生导师。上海市自动化学会会员，中国工业与应用数学学会会员。研究方向为智能装载与物流规划、智能优化与计算、生产计划与调度、图像识别与处理等。主持国家自然科学基金和.上海市自然基金等项目，主要参与国家863高技术发展计划项目、国家“九五”攻关项目的子项目、上海市科委发展基金，上海市科委重大科研计划等，并主持和参与多项企业研发项目;在国内外学术刊物和学术会议上发表多篇学术论文，申请和授予多项专利及软著。
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| 目錄：
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第1章 绪论 001
1.1 生产调度问题及其分类 002
1.2 生产调度问题的描述 007
1.3 生产调度问题的优化方法 011
1.3.1 传统数学运筹学方法 011
1.3.2 启发式规则方法 012
1.3.3 智能优化方法 014
1.4 不确定性生产调度 024
1.4.1 不确定性因素的分类 024
1.4.2 不确定性因素的数学描述 025
1.4.3 不确定性生产调度方法 026
参考文献 028
第2章 工业混杂系统生产调度数学模型 033
2.1 生产调度问题模型概述 034
2.2 间歇生产调度数学模型 035
2.3 不确定性调度数学模型 044
2.3.1 基于模糊规划的生产调度模型 045
2.3.2 基于随机规划的生产调度模型 057
参考文献 063
第3章 基于进化算法的确定性离散过程生产调度 067
3.1 基于协同进化遗传算法的智能调度 068
3.1.1 遗传算法 068
3.1.2 基本合作型协同进化遗传算法 074
3.1.3 灾变合作型协同进化遗传算法 083
3.1.4 基于灾变合作型协同进化遗传算法的Job Shop调度 088
3.2 基于免疫优化算法的智能调度 097
3.2.1 免疫系统理论 097
3.2.2 改进的免疫优化算法 105
3.2.3 内分泌免疫算法 108
3.2.4 基于内分泌激素调节机制的零等待Flow Shop免疫调度算法 113
3.2.5 基于内分泌免疫算法的中间储罐有限存储时间Flow Shop调度算法 128
3.3 基于文化算法的智能调度 137
3.3.1 文化算法 137
3.3.2 灾变型文化算法 142
3.3.3 基于灾变型文化算法的无限中间存储时间的多产品调度 146
3.3.4 仿真研究 148
参考文献 156
第4章 基于群智能优化算法的离散过程生产调度 159
4.1 基于粒子群优化算法的智能调度 160
4.1.1 粒子群优化算法 160
4.1.2 基于混合粒子群算法的Flow Shop生产调度 167
4.1.3 仿真研究 179
4.2 基于蚁群算法的智能调度 191
4.2.1 基本蚁群算法 191
4.2.2 改进的蚁群算法 199
4.2.3 基于改进蚁群优化算法的Job Shop调度 204
4.3 基于混沌量子粒子群优化算法的智能调度 213
4.3.1 量子粒子群优化算法 213
4.3.2 混沌优化算法 214
4.3.3?混沌量子粒子群优化算法 218
4.3.4 基于混沌量子粒子群优化算法的置换流水车间调度 221
4.4 基于生物地理学优化算法的智能调度 232
4.4.1 生物地理学优化算法 232
4.4.2 基于改进的BBO算法的混合流水车间调度 237
4.4.3 仿真及试验 241
参考文献 247
第5章 复杂生产过程调度问题的研究 251
5.1 基于离散正弦优化算法的零空闲置换Flow Shop调度 252
5.1.1 零空闲置换Flow Shop调度问题 253
5.1.2 求解零空闲置换Flow Shop调度问题的离散正弦优化算法 255
5.1.3 仿真及分析 261
5.2 基于贪婪引力搜索算法的混合零空闲置换Flow Shop调度 268
5.2.1 混合零空闲置换Flow Shop调度问题 268
5.2.2 求解混合零空闲置换Flow Shop调度问题的贪婪引力搜索算法 271
5.2.3 仿真及分析 278
5.3 基于教与学和分布估计混合算法的异速并行机Flow Shop调度问题 285
5.3.1 异速并行机Flow Shop调度问题建模 285
5.3.2 基本教与学优化算法 289
5.3.3 求解异速并行机Flow Shop调度的教与学和分布估计混合算法 292
5.3.4 仿真研究 298
参考文献 303
第6章 不确定环境下的生产调度 307
6.1 基于免疫算法的不确定智能调度 308
6.1.1 不确定条件下零等待存储策略的Flow Shop调度问题 308
6.1.2 不确定条件下中间储罐存储时间有限型Flow Shop调度问题 317
6.2 基于分布估计算法的不确定智能调度 321
6.2.1 基于分布估计算法的中间存储时间有限模糊Flow Shop调度 321
6.2.2 基于改进分布估计算法的带并行机模糊混合Flow Shop调度 338
6.3 基于分散搜索机制粒子群算法的模糊Flow Shop提前拖期调度 352
6.3.1 不确定Flow Shop提前拖期调度的模糊规划模型 352
6.3.2 求解模糊Flow Shop提前拖期调度的分散搜索机制粒子群算法 356
6.3.3 仿真及分析 363
参考文献 369
第7章 不确定条件下多目的间歇过程的短期调度 371
7.1 单周期需求不确定条件下多目的间歇过程的短期调度 372
7.1.1 单周期需求不确定条件下多目的间歇过程短期调度模型 372
7.1.2 单周期需求不确定条件下多目的间歇过程短期调度模型的求解 376
7.1.3 仿真研究 382
7.2 多周期需求不确定条件下多目的间歇过程的短期调度 393
7.2.1 多周期需求不确定的多目的间歇过程短期调度问题的随机模型 393
7.2.2 TSM中随机目标函数的期望 400
7.2.3 TSM中机会约束确定的等价表达 403
7.2.4 TSM中联合的机会约束确定的等价表达 404
7.2.5 多周期需求不确定的多目的间歇过程短期调度随机模型的求解 406
7.2.6 仿真研究 409
参考文献 416
第8章 基于智能优化的多目标生产调度 419
8.1 基于生物地理学算法的多目标智能调度 420
8.1.1 多目标优化问题的一般描述 422
8.1.2 多目标柔性Job Shop调度问题 424
8.1.3 改进多目标BBO优化算法 426
8.1.4 仿真研究 434
8.2 基于粒子群优化的多目标智能调度 446
8.2.1 多目标柔性作业车间调度模型 447
8.2.2 两阶段多子群粒子群算法（TM-MOPSO）的设计和实现 448
8.2.3 仿真研究 456
参考文献 463
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| 內容試閱：
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现代化的制造业是国民经济的支柱产业，对我国国民经济的发展有着不可替代的作用，其发展水平直接影响到国家的经济基础和综合实力。随着现代科学技术的发展，生产规模不断扩大，复杂性越来越高，市场竞争也愈加激烈，生产调度作为制造企业生产计划管理和控制的核心环节和关键技术，正扮演着越来越重要的角色。
生产调度是将有限的资源分配给各项不同任务的决策过程，其目的是优化一个或多个目标。优化的生产调度方案，可以使企业快速适应市场变化，保证企业的短期效益和长远效益，从而提高生产效率、降低生产成本、降低库存和消耗，为企业带来显著的经济效益和社会效益。
与离散制造业不同，流程工业是以连续或者间歇物质、能量流为主要对象，以化学反应、物质交换、能量交换、分离、混合为主要生产加工方式的工业，主要涉及石油、化工、冶金、发电、制药、食品等行业。流程工业具有涉及品种繁多、层次复杂、服务面广泛、配套性强等特点。现代流程工业生产过程可以分为三类：连续工业生产过程、间歇工业生产过程以及混杂工业生产过程。混杂工业生产过程不仅具有连续工业生产的大型化、复杂化等特点，也具有间歇工业生产过程的多品种、小批量、生产设备功能冗余、生产工艺路线灵活、产品附加值高等特点，从而表现出良好的灵活性和适应性。混杂工业生产企业的经营状况十分依赖生产调度方案，通过实施科学合理、优化的生产调度方案，可以有效提高企业的生产能力，在不增加设备投入的情况下，获得显著的经济效益。
混杂工业生产过程工艺流程复杂，往往伴随着多种物理、化学变化以及物料的分离、混合、存储、转移等操作，工艺流程往往具有分布式、多阶段、多设备并行运行、多批次等特征。高效的优化技术与调度方法的研究与应用，是实现企业节能、降耗、减排、降低生产成本和提高生产效率的关键核心环节。优化的生产计划与调度可以对企业的资金、设备、人力资源等进行优化配置，使企业在有限资源约束下产生最大的经济效益。
现代工业企业的生产活动包括市场供求的分析、企业市场计划的决策、生产计划的制定、生产调度方案的选择、实际的生产过程、产品的销售和市场反馈等多个环节。面对全球化的国际、国内市场，各种突发自然灾害、政治事件或事故灾难，都会造成市场环境的快速变化，从而使原料、产品价格剧烈波动；原料来源的复杂多样、客户要求的不断变化、生产设备特性随生产过程的缓慢变化、生产流程中各设备单元异常故障的难以预见性等，都使生产调度具有高度不确定性。这种不确定性，给混杂工业生产调度相互之间的协调优化带来更大的困难。以上这些都要求科研人员和企业要研究分析不确定性对企业生产及经营过程的影响，制定具有适应能力、具有可操作性的生产调度方案，以满足实际需要，使企业制定的调度方案能自动地适应不确定的环境，从而保证调度方案的最优性。
许多调度问题从复杂度理论上讲是NP-难的，经典的调度算法如启发式规则、分支定界法求解调度问题面临很大的困难，很难获得问题的最优解，或者获得最优解需要付出巨大的计算代价。近几十年来兴起的进化算法和群智能优化算法等智能优化方法，在不需要求解复杂数学规划模型的基础上可获得令人满意的调度解，是解决实际生产调度问题的有效方法，因此得到了国内外学者的广泛关注。这类算法通常利用自然、生物或人类社会中存在的智能现象，设计有效的更新机制，借助计算机的迭代运算，搜索问题的可行解，从而获得复杂难题的最优解或满意解。
目前，国内外对生产调度问题的研究已取得很大进展，考虑的生产调度问题涵盖了离散工业生产的单机、并行机、流水车间、作业车间、开放车间等，使用的智能方法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。然而，对于流程工业生产调度，尤其是混杂工业生产过程的调度方法，相对离散工业生产而言，还不够系统、广泛和深入。鉴于此，笔者基于近三十年的科学研究和研究生培养工作的积累，依托国家自然科学基金和国家高技术研究发展计划（863计划）项目等，将课题组的部分研究成果融合，汇编成本著作。
本书主要阐述确定性和不确定性生产调度问题的模型及其智能求解方法，重点阐述确定性和不确定性条件下混杂工业生产过程的调度模型、基于进化算法和群智能优化算法的确定性生产调度方法、不确定环境下的生产调度方法、不确定性条件下多目的间歇过程的短期调度、基于智能优化的多目标生产调度等。
本书可供相关科研和开发人员参考，也可作为控制科学与工程、自动化、工业工程、机械工程、计算机科学与技术、管理科学与工程等学科的本科生、研究生和教师的参考书。
本书是笔者与研究生们共同研究结果的汇集，笔者特别感谢我的学生们，他们是曹萃文、黎冰、牛群、连志刚、焦斌、于艾清、朱瑾、谷金蔚、邓冠龙、崔喆、杨玉珍、孙泽文、丁豪杰、韩豫鑫、闫雪丽、周昕、张建明、周艳平、王祎、耿佳灿、杨子江、李知聪、赵芮、郎峻、陈知美、李明切、刘琦、郑璐、李平、吴超超、双兵、张瑜玲、杨文明、王言林、程俊、路飞、靳费慧、马威、王硕、刘华、乔纯陆、韩炜、盛立纲、黄佳琳、李佳磊、张丫丫、季楠等。感谢周昕博士对书稿的校对和整理工作。
本书研究工作得到了国家自然科学基金项目（61973120、61573144、61174040、60774078、60674075、60274043、69874012、61104178、62076095、 61673175）、国家高技术研究发展计划（863计划）项目（2009AA04Z141、2002AA412610、863-511-945-001）等的资助。
由于笔者水平有限，时间仓促，本书内容还有不足之处，恳请读者批评指正。
顾幸生
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