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基于協同量子進化計算的隨機生產調度若干研究 版權信息
- ISBN:9787564237998
- 條形碼:9787564237998 ; 978-7-5642-3799-8
- 裝幀:一般膠版紙
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
基于協同量子進化計算的隨機生產調度若干研究 內容簡介
生產調度和運輸調度是現代制造和配送管理的關鍵和核心技術,優化的生產調度方案以及想配套的運輸調度方案能夠使企業獲得優選的經濟效益和社會效益,因此,對生產調度和運輸調度問題的研究有著重要意義。研究內容如下: 針對帶提前/拖期指標的隨機并行機調度問題,建立成本期望值很小的隨機并行機調度模型,提出一種新穎的多宇宙量子遺傳算法。 針對隨機Job Shop問題,建立隨機期望值規劃模型,其中加工時間獨立同分布于正態分布,提出并行量子遺傳算法對該調度問題進行求解。 針對隨機Job Shop問題和帶并行處理單元的隨機Flow Shop調度問題的復雜性,提出災變式合作協同遺傳算法和競爭型協同量子遺傳算法進行求解。 研究帶設備故障的兩種隨機調度問題—隨機Flow Shop問題和帶并行處理單元的隨機Flow Shop問題,探尋機器故障對很優解的影響。 針對不同中間存儲方式的隨機Flow Shop調度問題,分別建立具有零等待和有限中間存儲的隨機期望值規劃模型,用量子遺傳算法進行求解。 針對生產配送協同調度問題,研究很好協同調度方案的優化方法。 考慮結合實際的應急物資運輸調度,給出適合問題的優化方法。 考慮無霾來襲下運輸重調度的理論和優化方法。
基于協同量子進化計算的隨機生產調度若干研究 目錄
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 生產調度問題概述
1.2.1 生產調度問題的起源與歷史
1.2.2 生產調度問題的描述
1.2.3 生產調度問題的分類
1.2.4 生產調度問題的優化方法
1.3 不確定性生產調度
1.3.1 生產調度的不確定性因素
1.3.2 不確定性因素的數學描述
1.3.3 不確定條件下的生產調度方法
1.3.4 隨機調度問題
1.4 內容及章節安排
第2章 基于改進量子遺傳算法的隨機調度問題
2.1 引言
2.2 求解隨機調度問題的量子遺傳算法
2.2.1 基本量子遺傳算法
2.2.2 多宇宙量子遺傳算法
2.2.3 并行量子遺傳算法
2.3 基于改進量子遺傳算法的隨機并行機調度方法
2.3.1 隨機并行機調度問題模型
2.3.2 求解隨機并行機調度問題的多宇宙量子遺傳算法設計
2.3.3 仿真研究
2.4 基于改進量子遺傳算法的隨機Job Shop調度方法
2.4.1 隨機Job Shop調度問題模型
2.4.2 求解隨機Job Shop調度問題的并行量子遺傳算法設計
2.4.3 仿真研究
2.5 本章小結
第3章 基于改進協同進化遺傳算法的隨機調度問題
3.1 引言
3.2 求解隨機調度問題的協同進化遺傳算法
3. 2.1 基本合作型協同進化遺傳算法
3.2.2 災變式合作協同遺傳算法
3.2.3 基本競爭型協同進化遺傳算法
3.2.4 競爭型協同量子遺傳算法
3.3 基于改進協同進化遺傳算法的帶并行處理單元的隨機Flow Shop調度方法
3. 3.1 帶并行處理單元的隨機Flow Shop調度問題模型
3.3.2 帶并行處理單元的隨機Flow Shop調度問題的災變式合作協同遺傳算法設計
3.3.3 仿真研究
……
第4章 設備故障情況下的隨機調度問題
第5章 含中間存儲方式的隨機Flow Shop調度問題研究
第6章 工作總結與展望
參考文獻
基于協同量子進化計算的隨機生產調度若干研究 作者簡介
谷金蔚(1982~),中共黨員,現任上海電力大學經濟與管理學院副教授,碩士生導師,研究方向為生產計劃與調度、運輸配送優化調度、現代優化方法等。目前已在國內外重要期刊發表文章20多篇,其中SCI收錄8篇,EI收錄1篇,多年來主持承擔了國家自然科學基金項目,教育部人文社會科學項目,上海市教委科研創新項目等5項。
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