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編輯推薦: |
柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP)是传统作业车间调度(Job Shop Scheduling Problem, JSP)的延伸,对工件的工序排序和机器选择同时提出优化的要求,很大程度上增加了调度的灵活性和计算的复杂度。在实际加工过程中,由于工件的运输安装与定位、机器的调整、工作台的清扫和清屑等时间占总加工时间的90%以上。在这样的情况下,需要考虑辅助作业产生的更加符合实际生产状况的调度方案。本书基于国家自然科学基金(U1904167)、河南省教育厅高校科技创新团队(21IRTSTHN018)等项目成果编写。
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內容簡介: |
本书是作者对柔性作业车间调度研究成果的系统总结。在车间实际生产过程中,工件在设备上的装卸调整及其在不同设备间的运输等辅助作业会对生产调度产生较大影响,因此,本书通过对考虑调整时间、运输时间等辅助时间约束的柔性作业车间调度问题进行研究,并设计改进遗传算法、改进模因算法以及混合优化算法对不同问题进行求解,最后结合车间的实际生产数据进行实例验证与分析,为制造企业提供参考。本书可作为高等院校智能制造工程、工业工程、机械设计制造及其自动化等专业学生的教学用书,也可作为研究车间调度、群体智能、优化算法等相关领域与专业的研究生及研究人员的参考用书。
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關於作者: |
张国辉,郑州航空工业管理学院教授,主要研究智能优化算法及其在车间调度和在其他方面中的应用。发表国内外期刊论文60余篇,出版专著2部,获得自然科学奖一等奖1项。河南省学术技术带头人,河南省科技创新杰出青年,中国机械工程学会高ji会员,中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会委员,中国仿真学会智能仿真优化与调度专业委员会委员,河南省机械工程学会工业工程专业委员会理事。
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目錄:
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1概述1
1.1调度问题的研究背景和意义1
1.2调度问题的描述和分类4
1.3多时间约束柔性作业车间调度研究现状5
1.4柔性作业车间调度问题的求解方法7
1.5章节结构14
2基于遗传算法求解带调整时间的柔性作业车间调度17
2.1遗传算法介绍17
2.2问题描述与数学模型19
2.3改进遗传算法求解FJSP_S20
2.4实验结果与分析31
3基于遗传算法求解带运输时间的柔性作业车间调度34
3.1引言34
3.2问题描述与数学模型35
3.3改进遗传算法求解FJSP_T37
3.4实验结果与分析41
4基于改进模因算法求解带运输时间的柔性作业车间调度44
4.1引言44
4.2问题描述与数学模型45
4.3改进模因算法求解FJSP_T48
4.4实验结果与分析54
5基于改进模因算法求解带调整和运输时间的柔性作业车间调度61
5.1引言61
5.2数学模型与邻域结构62
5.3改进模因算法求解FJSP_T/S66
5.4实验结果与分析71
6基于遗传算法求解带调整和运输时间的多目标柔性作业车间调度75
6.1引言75
6.2问题描述与数学模型77
6.3改进遗传算法求解多目标FJSP_T/S79
6.4实验结果与分析87
7基于混合优化算法求解带调整和运输时间的多目标柔性作业车间调度92
7.1引言92
7.2网络图模型与邻域结构93
7.3混合多目标进化算法求解多目标FJSP_T/S98
7.4实验结果与分析102
参考文献116
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內容試閱:
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柔性作业车间调度问题是传统作业车间调度的延伸,对工件的工序排序和机器选择同时提出优化的要求,很大程度上增加了调度的灵活性和计算的复杂度。在实际加工过程中,工件的运输安装与定位、机器的调整、工作台的清扫和清屑等时间在总加工时间中占比很大。在这样的情况下,需要考虑更加符合实际生产状况的调度方案。
本书共分为7章。第1章为概述,综合介绍了调度问题的背景、意义和分类以及多约束柔性作业车间调度问题的研究现状和求解方法。
第2章,将调整时间和加工时间作为独立因素进行考虑,以最大完工时间最小为优化目标,建立了考虑调整时间的柔性作业车间调度问题模型。通过对遗传算法进行改进,对提出的模型进行求解。
第3章,建立了考虑运输时间的数学模型,在传统遗传算法的基础上,提出了一种改进的遗传算法,该算法提出了一种根据问题特征的操作左移插入方法对染色体进行解码,以获得主动调度解。
第4章,提出了用一种改进的模因算法(improved memetic algorithm,IMA)来解决具有运输时间的柔性作业车间调度问题。在IMA中,采用了一种有效的模拟退火算法作为局部搜索方法,该算法结合了精英库和变异操作。
第5章,研究了考虑带运输时间和调整时间的单目标柔性作业车间调度问题,建立了一种混合整数规划模型,提出了改进的模因算法,采用全局加局部的搜索框架,设计了一种机器邻域结构,提升了算法搜索效率和效果。
第6章,提出了一种基于改进的遗传算法求解多目标多时间约束的柔性作业车间调度问题,其目标是最小化最大完工时间、最小化总调整时间和最小化总运输时间。在改进的遗传算法中,改进初始化方法,采用带有人工配对的交叉方法来有效地保留好解和改进差解。
第7章,研究了带运输和调整时间的多目标柔性作业车间调度问题,其目标是最大完工时间、总负载、关键机器负载和提前/拖期惩罚值最小化,并且设计了一种混合多目标进化算法进行求解。
本书相关成果是在国家自然科学基金(U1904167)、河南省教育厅高校科技创新团队(21IRTSTHN018)等项目资助下取得的。全书由郑州航空工业管理学院管理工程学院张国辉博士完成,研究生卫世文、闫少峰、张得雨等参与了相关研究以及相关资料的收集、整理工作,在此对他们表示感谢。
本书在编写过程中参阅了相关的参考书和文献资料,主要参考文献列在本书后面。在此对国内外相关作者表示衷心的感谢。
由于笔者的研究阅历与学术水平的局限,本书难免存在疏漏之处,许多内容还有待于完善和深入研究,诚恳希望读者批评指正。
张国辉
2023年4月
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