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加工時間可控的多目標車間調度 版權信息
- ISBN：9787568075367
- 條形碼：9787568075367 ; 978-7-5680-7536-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
加工時間可控的多目標車間調度 本書特色
特點如下：（1）該書言簡意賅、十分適合初學者閱讀和研究。（2）其書結合當前實際制造的特點，提取了具體的科學問題。（3）本書目的之一就是縮小理論研究與實際生產的差距，研制出更符合實際生產過程的調度模型與算法，從而改善生產系統的整體性能。本書的研究工作獲得了國家自然科學基金項目（No. 51825502、51805495和51775216）的資助，中國博士后科學基金面上項目（No. 2020M683236）。
加工時間可控的多目標車間調度 內容簡介
章介紹了車間調度問題和多目標優化問題。從宏觀角度介紹了加工時間可控車間調度問題的概念和常見的車間調度問題。第二章對多目標優化算法進行了介紹，簡述了多目標優化算法的概念和評價指標，并對常見多目標優化算法進行了總結和介紹。第三章研究了加工時間可控的單機調度問題。第四章研究了加工時間可控的不相關并行機調度問題。第五章研究了加工時間可控的流水車間調度問題。第六章研究了加工時間可控的作業車間調度問題。第七章研究了加工時間可控的柔性作業車間調度問題。第八章對焊接生產車間與發動機冷卻風扇生產車間實際調度問題分別展開了深入的研究。
加工時間可控的多目標車間調度 目錄
第1章緒論(1)
1.1引言(1)
1.2車間調度問題(2)
1.2.1車間調度問題概述(2)
1.2.2車間調度問題基本模型(3)
1.3車間調度問題常用求解方法(6)
1.4加工時間可控的車間調度基本問題模型(11)
1.5問題現狀與分析(15)
1.6本書的主要內容及總體結構(15)
本章參考文獻(17)
第2章多目標優化問題概念及常見算法介紹(24)
2.1引言(24)
2.2多目標優化問題的基本概念(24)
2.3多目標進化算法的分類(26)
2.4多目標進化算法的性能指標(30)
2.4.1性能指標(30)
2.4.2可視化方法(33)
2.5本章小結(34)
本章參考文獻(34)
第3章加工時間可控的多目標單機調度問題研究(36)
3.1引言(36)
3.2問題描述與模型建立(36)
3.3基于混合GAGWO求解加工時間可控的單機調度問題(37)
3.3.1GA和GWO算法簡介(37)
3.3.2MODGWO算法(41)
3.4數值實驗(49)
3.4.1測試問題(49)
3.4.2參數設置(50)
3.4.3改進策略的性能評價(50)
3.4.4與其他多目標進化算法進行比較(54)
3.5本章小結(59)
本章參考文獻(59)
第4章加工時間可控的多目標并行機調度問題研究(62)
4.1引言(62)
4.2問題描述與模型建立(62)
4.3基于混合GAVOA求解加工時間可控的并行機調度問題(65)
4.3.1VOA簡介(65)
4.3.2基于混合GAVOA的MODVOA算法(68)
4.4數值實驗(74)
4.4.1測試問題(74)
4.4.2參數設置(75)
4.4.3實驗結果(76)
4.5本章小結(85)
本章參考文獻(86)
第5章加工時間可控的多目標流水車間調度問題研究(87)
5.1引言(87)
5.2問題描述與模型建立(88)
5.3基于混合GAGWO的MODGWO求解多目標流水車間調度(91)
5.3.1編碼與解碼機制(91)
5.3.2種群初始化(91)
5.3.3社會等級分層(92)
5.3.4搜尋獵物(93)
5.3.5機器負載降低策略(93)
5.3.6替換機制(96)
5.4數值實驗(96)
5.4.1測試問題(96)
5.4.2參數設置(97)
5.4.3機器負載降低策略性能分析(98)
5.4.4與其他多目標進化算法進行對比(100)
5.5本章小結(103)
本章參考文獻(104)
第6章加工時間可控的多目標作業車間調度問題研究(106)
6.1引言(106)
6.2問題描述(107)
6.3基于多Agent的加工時間可控的作業車間調度(108)
6.4仿真實驗(110)
6.4.1仿真環境與數據(110)
6.4.2實驗結果與分析(112)
6.5本章小結(116)
本章參考文獻(116)
第7章加工時間可控的多目標柔性作業車間調度問題研究(118)
7.1引言(118)
7.2問題描述與模型建立(120)
7.3基于MODVOA求解MOFJSPCPT(121)
7.3.1編碼與解碼機制(122)
7.3.2種群初始化(124)
7.3.3病毒復制(124)
7.3.4更新探索搜索機制(126)
7.4數值實驗(128)
7.4.1測試問題(129)
7.4.2參數設置(129)
7.4.3改進策略的性能評價分析(129)
7.4.4與其他多目標進化算法進行對比(133)
7.5本章小結(138)
本章參考文獻(138)
第8章加工時間可控的多目標車間調度實例(142)
8.1引言(142)
8.2加工時間可控的流水車間調度問題實例(142)
8.2.1焊接車間調度問題實例(142)
8.2.2結果及分析(145)
8.3加工時間可控的柔性作業車間調度問題實例(148)
8.3.1發動機冷卻風扇生產車間調度問題實例(148)
8.3.2結果及分析(150)
8.4本章小結(152)
1.1引言(1)
1.2車間調度問題(2)
1.2.1車間調度問題概述(2)
1.2.2車間調度問題基本模型(3)
1.3車間調度問題常用求解方法(6)
1.4加工時間可控的車間調度基本問題模型(11)
1.5問題現狀與分析(15)
1.6本書的主要內容及總體結構(15)
本章參考文獻(17)
第2章多目標優化問題概念及常見算法介紹(24)
2.1引言(24)
2.2多目標優化問題的基本概念(24)
2.3多目標進化算法的分類(26)
2.4多目標進化算法的性能指標(30)
2.4.1性能指標(30)
2.4.2可視化方法(33)
2.5本章小結(34)
本章參考文獻(34)
第3章加工時間可控的多目標單機調度問題研究(36)
3.1引言(36)
3.2問題描述與模型建立(36)
3.3基于混合GAGWO求解加工時間可控的單機調度問題(37)
3.3.1GA和GWO算法簡介(37)
3.3.2MODGWO算法(41)
3.4數值實驗(49)
3.4.1測試問題(49)
3.4.2參數設置(50)
3.4.3改進策略的性能評價(50)
3.4.4與其他多目標進化算法進行比較(54)
3.5本章小結(59)
本章參考文獻(59)
第4章加工時間可控的多目標并行機調度問題研究(62)
4.1引言(62)
4.2問題描述與模型建立(62)
4.3基于混合GAVOA求解加工時間可控的并行機調度問題(65)
4.3.1VOA簡介(65)
4.3.2基于混合GAVOA的MODVOA算法(68)
4.4數值實驗(74)
4.4.1測試問題(74)
4.4.2參數設置(75)
4.4.3實驗結果(76)
4.5本章小結(85)
本章參考文獻(86)
第5章加工時間可控的多目標流水車間調度問題研究(87)
5.1引言(87)
5.2問題描述與模型建立(88)
5.3基于混合GAGWO的MODGWO求解多目標流水車間調度(91)
5.3.1編碼與解碼機制(91)
5.3.2種群初始化(91)
5.3.3社會等級分層(92)
5.3.4搜尋獵物(93)
5.3.5機器負載降低策略(93)
5.3.6替換機制(96)
5.4數值實驗(96)
5.4.1測試問題(96)
5.4.2參數設置(97)
5.4.3機器負載降低策略性能分析(98)
5.4.4與其他多目標進化算法進行對比(100)
5.5本章小結(103)
本章參考文獻(104)
第6章加工時間可控的多目標作業車間調度問題研究(106)
6.1引言(106)
6.2問題描述(107)
6.3基于多Agent的加工時間可控的作業車間調度(108)
6.4仿真實驗(110)
6.4.1仿真環境與數據(110)
6.4.2實驗結果與分析(112)
6.5本章小結(116)
本章參考文獻(116)
第7章加工時間可控的多目標柔性作業車間調度問題研究(118)
7.1引言(118)
7.2問題描述與模型建立(120)
7.3基于MODVOA求解MOFJSPCPT(121)
7.3.1編碼與解碼機制(122)
7.3.2種群初始化(124)
7.3.3病毒復制(124)
7.3.4更新探索搜索機制(126)
7.4數值實驗(128)
7.4.1測試問題(129)
7.4.2參數設置(129)
7.4.3改進策略的性能評價分析(129)
7.4.4與其他多目標進化算法進行對比(133)
7.5本章小結(138)
本章參考文獻(138)
第8章加工時間可控的多目標車間調度實例(142)
8.1引言(142)
8.2加工時間可控的流水車間調度問題實例(142)
8.2.1焊接車間調度問題實例(142)
8.2.2結果及分析(145)
8.3加工時間可控的柔性作業車間調度問題實例(148)
8.3.1發動機冷卻風扇生產車間調度問題實例(148)
8.3.2結果及分析(150)
8.4本章小結(152)
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加工時間可控的多目標車間調度 節選
帝國競爭算法（imperialist competitive algorithm，ICA）是基于帝國主義殖民競爭機制的一種新的優化算法，2007年，Atashpaz Gargary和Lucas受帝國主義國家與其殖民地國家的競爭歷史的啟發，在基于人口數量*優化算法的著作中提出了帝國主義競爭算法。該優化算法是一種屬于社會啟發的智能計算方法，ICA根據帝國主義國家的社會政策來控制更多的國家，在殖民地國家受一些規律支配時使用它們的資源，如果一個帝國失去強大的勢力，其他國家將占有它。在ICA中，由被稱為國家的個體來模擬這個過程，帝國主義競爭算法的基本思想是：同其他進化算法相似，在ICA開始部分，將一組個體定義為各個國家，所有的國家被分為帝國主義國家和殖民地國家；將*初比較強大的國家作為帝國主義國家，其他國家作為殖民地國家；根據每個國家的勢力將殖民地分配給不同的帝國主義國家；帝國主義國家與其所包含的殖民地國家被稱為一個帝國；帝國之間通過競爭以獲得更多的殖民地國家，勢力更大的帝國有較大的可能性占有*弱的殖民地國家，勢力薄弱的帝國將逐漸失去其殖民地國家，當所有殖民地國家全部被一個帝國占有時，該算法結束，帝國主義競爭算法具有簡單、準確、省時等優點，是一種十分有效率且易于使用的優化算法，該優化算法節省內存，尋優時間短，并且能夠快速的在搜索空間里收斂到*優解。
加工時間可控的多目標車間調度 作者簡介
2017年畢業于華中科技大學并獲得工學博士學位，現就職于中國地質大學（武漢）副教授、碩導。曾入選“地大學者-優秀青年人才”，中國機械工程學會工業大數據與智能系統分會委員。已發表SCI論文20余篇，其中ESI高被引論文2篇，一篇入選2017-2019年度IFAC（國際自動控制聯合會）會刊論文實踐獎，主持國家自然科學青年基金一項，作為骨干成員參與國家自然科學基金、國家重點研發計劃重點專項、湖北省自然科學基金等科研項目，榮獲十堰市社會科學優秀成果一等獎，同時也是國際SCI期刊IJPR、TII、EO、ASC、JCP等評審專家，榮獲JCP優秀評審人稱號等。相關研究成果成功運用到了實際生產應用中，也參與了華為、富士康等知名企業的項目合作，顯著提高了實際生產中的經濟效益。目前主要研究方向包括綠色調度、分布式車間調度、車間布局優化、路徑規劃等。
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