工業(yè)混雜系統(tǒng)智能調度

定　價：￥168.00

作　者：	顧幸生、徐震浩著
出版社：	化學工業(yè)出版社
叢編項：	數(shù)字浪潮-工業(yè)互聯(lián)網先進技術"叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787122434623	出版時間：	2023-06-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內容簡介

　　本書主要闡述確定性和不確定性生產調度問題的模型及其智能求解方法，重點闡述確定性和不確定條件下混雜工業(yè)生產過程的調度模型、基于進化算法和群智能優(yōu)化的確定性生產調度方法、復雜生產過程調度問題、不確定環(huán)境下的生產調度方法、不確定條件下多目的間歇過程的短期調度、基于智能優(yōu)化的多目標生產調度等。本書可供相關科研和開發(fā)人員參考，也可作為控制科學與工程、自動化、工業(yè)工程、機械工程、計算機科學與技術、管理科學與工程等學科的本科生、研究生和教師的參考書。

作者簡介

　　顧幸生，教授，博士生導師，國務院政府特殊津貼專家?，F(xiàn)任中國仿真學會常務理事、中國自動化學會過程控制專業(yè)委員會常務委員。研究方向為智能優(yōu)化技術、生產計劃與調度、復雜工業(yè)過程建?？刂婆c優(yōu)化、故障檢測與診斷等。承擔十多項國家自然科學基金、國家863高技術研究發(fā)展計劃、上海市重大科技攻關、上海市基礎研究重點等科研項目。發(fā)表學術論文400余篇，其中SCI收錄80余篇，EI收錄300余篇。獲得上海市科技進步獎、技術發(fā)明獎等6項科技獎勵。獲得寶鋼優(yōu)秀教師獎和中國過程控制教學貢獻獎，被評為上海市優(yōu)秀教育工作者、上海市優(yōu)秀青年教師。徐震浩，工學博士，副研究員，碩士生導師。上海市自動化學會會員，中國工業(yè)與應用數(shù)學學會會員。研究方向為智能裝載與物流規(guī)劃、智能優(yōu)化與計算、生產計劃與調度、圖像識別與處理等。主持國家自然科學基金和.上海市自然基金等項目，主要參與國家863高技術發(fā)展計劃項目、國家“九五”攻關項目的子項目、上海市科委發(fā)展基金，上海市科委重大科研計劃等，并主持和參與多項企業(yè)研發(fā)項目;在國內外學術刊物和學術會議上發(fā)表多篇學術論文，申請和授予多項專利及軟著。

圖書目錄

第1章　緒論 001
1.1　生產調度問題及其分類 002
1.2　生產調度問題的描述 007
1.3　生產調度問題的優(yōu)化方法 011
1.3.1　傳統(tǒng)數(shù)學運籌學方法 011
1.3.2　啟發(fā)式規(guī)則方法 012
1.3.3　智能優(yōu)化方法 014
1.4　不確定性生產調度 024
1.4.1　不確定性因素的分類 024
1.4.2　不確定性因素的數(shù)學描述 025
1.4.3　不確定性生產調度方法 026
參考文獻 028
第2章　工業(yè)混雜系統(tǒng)生產調度數(shù)學模型 033
2.1　生產調度問題模型概述 034
2.2　間歇生產調度數(shù)學模型 035
2.3　不確定性調度數(shù)學模型 044
2.3.1　基于模糊規(guī)劃的生產調度模型 045
2.3.2　基于隨機規(guī)劃的生產調度模型 057
參考文獻 063
第3章　基于進化算法的確定性離散過程生產調度 067
3.1　基于協(xié)同進化遺傳算法的智能調度 068
3.1.1　遺傳算法 068
3.1.2　基本合作型協(xié)同進化遺傳算法 074
3.1.3　災變合作型協(xié)同進化遺傳算法 083
3.1.4　基于災變合作型協(xié)同進化遺傳算法的Job Shop調度 088
3.2　基于免疫優(yōu)化算法的智能調度 097
3.2.1　免疫系統(tǒng)理論 097
3.2.2　改進的免疫優(yōu)化算法 105
3.2.3　內分泌免疫算法 108
3.2.4　基于內分泌激素調節(jié)機制的零等待Flow Shop免疫調度算法 113
3.2.5　基于內分泌免疫算法的中間儲罐有限存儲時間Flow Shop調度算法 128
3.3　基于文化算法的智能調度 137
3.3.1　文化算法 137
3.3.2　災變型文化算法 142
3.3.3　基于災變型文化算法的無限中間存儲時間的多產品調度 146
3.3.4　仿真研究 148
參考文獻 156
第4章　基于群智能優(yōu)化算法的離散過程生產調度 159
4.1　基于粒子群優(yōu)化算法的智能調度 160
4.1.1　粒子群優(yōu)化算法 160
4.1.2　基于混合粒子群算法的Flow Shop生產調度 167
4.1.3　仿真研究 179
4.2　基于蟻群算法的智能調度 191
4.2.1　基本蟻群算法 191
4.2.2　改進的蟻群算法 199
4.2.3　基于改進蟻群優(yōu)化算法的Job Shop調度 204
4.3　基于混沌量子粒子群優(yōu)化算法的智能調度 213
4.3.1　量子粒子群優(yōu)化算法 213
4.3.2　混沌優(yōu)化算法 214
4.3.3?混沌量子粒子群優(yōu)化算法 218
4.3.4　基于混沌量子粒子群優(yōu)化算法的置換流水車間調度 221
4.4　基于生物地理學優(yōu)化算法的智能調度 232
4.4.1　生物地理學優(yōu)化算法 232
4.4.2　基于改進的BBO算法的混合流水車間調度 237
4.4.3　仿真及試驗 241
參考文獻 247
第5章　復雜生產過程調度問題的研究 251
5.1　基于離散正弦優(yōu)化算法的零空閑置換Flow Shop調度 252
5.1.1　零空閑置換Flow Shop調度問題 253
5.1.2　求解零空閑置換Flow Shop調度問題的離散正弦優(yōu)化算法 255
5.1.3　仿真及分析 261
5.2　基于貪婪引力搜索算法的混合零空閑置換Flow Shop調度 268
5.2.1　混合零空閑置換Flow Shop調度問題 268
5.2.2　求解混合零空閑置換Flow Shop調度問題的貪婪引力搜索算法 271
5.2.3　仿真及分析 278
5.3　基于教與學和分布估計混合算法的異速并行機Flow Shop調度問題 285
5.3.1　異速并行機Flow Shop調度問題建模 285
5.3.2　基本教與學優(yōu)化算法 289
5.3.3　求解異速并行機Flow Shop調度的教與學和分布估計混合算法 292
5.3.4　仿真研究 298
參考文獻 303
第6章　不確定環(huán)境下的生產調度 307
6.1　基于免疫算法的不確定智能調度 308
6.1.1　不確定條件下零等待存儲策略的Flow Shop調度問題 308
6.1.2　不確定條件下中間儲罐存儲時間有限型Flow Shop調度問題 317
6.2　基于分布估計算法的不確定智能調度 321
6.2.1　基于分布估計算法的中間存儲時間有限模糊Flow Shop調度 321
6.2.2　基于改進分布估計算法的帶并行機模糊混合Flow Shop調度 338
6.3　基于分散搜索機制粒子群算法的模糊Flow Shop提前拖期調度 352
6.3.1　不確定Flow Shop提前拖期調度的模糊規(guī)劃模型 352
6.3.2　求解模糊Flow Shop提前拖期調度的分散搜索機制粒子群算法 356
6.3.3　仿真及分析 363
參考文獻 369
第7章　不確定條件下多目的間歇過程的短期調度 371
7.1　單周期需求不確定條件下多目的間歇過程的短期調度 372
7.1.1　單周期需求不確定條件下多目的間歇過程短期調度模型 372
7.1.2　單周期需求不確定條件下多目的間歇過程短期調度模型的求解 376
7.1.3　仿真研究 382
7.2　多周期需求不確定條件下多目的間歇過程的短期調度 393
7.2.1　多周期需求不確定的多目的間歇過程短期調度問題的隨機模型 393
7.2.2　TSM中隨機目標函數(shù)的期望 400
7.2.3　TSM中機會約束確定的等價表達 403
7.2.4　TSM中聯(lián)合的機會約束確定的等價表達 404
7.2.5　多周期需求不確定的多目的間歇過程短期調度隨機模型的求解 406
7.2.6　仿真研究 409
參考文獻 416
第8章　基于智能優(yōu)化的多目標生產調度 419
8.1　基于生物地理學算法的多目標智能調度 420
8.1.1　多目標優(yōu)化問題的一般描述 422
8.1.2　多目標柔性Job Shop調度問題 424
8.1.3　改進多目標BBO優(yōu)化算法 426
8.1.4　仿真研究 434
8.2　基于粒子群優(yōu)化的多目標智能調度 446
8.2.1　多目標柔性作業(yè)車間調度模型 447
8.2.2　兩階段多子群粒子群算法（TM-MOPSO）的設計和實現(xiàn) 448
8.2.3　仿真研究 456
參考文獻 463