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魯棒機(jī)器調(diào)度
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魯棒機(jī)器調(diào)度 版權(quán)信息
- ISBN：9787302648789
- 條形碼：9787302648789 ; 978-7-302-64878-9
- 裝幀：80g膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
魯棒機(jī)器調(diào)度 本書特色
本書面向不確定環(huán)境下離散制造企業(yè)的生產(chǎn)調(diào)度問題，系統(tǒng)闡述了不同類型魯棒機(jī)器調(diào)度的概念、模型及其求解算法。 面向智能制造，定位學(xué)科前沿；歸納魯棒調(diào)度，開拓嶄新方法。
魯棒機(jī)器調(diào)度 內(nèi)容簡介
本書面向不確定環(huán)境下離散制造企業(yè)的生產(chǎn)調(diào)度問題，系統(tǒng)闡述了不同類型魯棒機(jī)器調(diào)度的概念、模型及其求解算法。書中用盡量通俗簡潔的文字對大量概念給出了作者理解的定義，以方便讀者快速了解相關(guān)領(lǐng)域。
魯棒機(jī)器調(diào)度 目錄
目錄
第1章機(jī)器調(diào)度概述
1.1機(jī)器調(diào)度的基本概念
1.1.1確定性機(jī)器調(diào)度
1.1.2確定性機(jī)器調(diào)度的性能指標(biāo)
1.1.3不確定性機(jī)器調(diào)度
1.2機(jī)器調(diào)度中的不確定性
1.2.1不確定性的分類
1.2.2不確定性的建模方法
1.3不確定性機(jī)器調(diào)度的分類
1.3.1隨機(jī)機(jī)器調(diào)度
1.3.2模糊機(jī)器調(diào)度
1.3.3狹義魯棒機(jī)器調(diào)度
1.4不確定性機(jī)器調(diào)度的主要模式
1.4.1主動模式調(diào)度
1.4.2反應(yīng)模式調(diào)度
1.4.3混合模式調(diào)度
1.4.4廣義魯棒機(jī)器調(diào)度
1.5本章小結(jié)
第1篇主動模式魯棒機(jī)器調(diào)度
第2章魯棒離散優(yōu)化理論基礎(chǔ)
2.1隨機(jī)優(yōu)化的局限
2.2魯棒優(yōu)化的合理性和優(yōu)勢
2.3場景方法
2.4魯棒優(yōu)化的基本概念
2.5魯棒優(yōu)化的主要模型
2.5.1風(fēng)險厭惡型魯棒優(yōu)化模型
2.5.2風(fēng)險中性型魯棒優(yōu)化模型
2.6隨機(jī)優(yōu)化模型
2.6.1均值模型和期望模型
2.6.2期望方差模型
2.7計算復(fù)雜性
2.8本章小結(jié)
第3章離散場景魯棒優(yōu)化新模型
3.1單階段壞場景集模型
3.1.1閾值壞場景集懲罰模型
3.1.2閾值壞場景集均值模型
3.1.3數(shù)目壞場景集均值模型
3.2兩階段閾值壞場景集模型
3.2.1合理閾值
3.2.2兩階段PTM框架
3.2.3代理兩階段PTM框架
3.3雙目標(biāo)魯棒優(yōu)化模型
3.4本章小結(jié)
第4章魯棒機(jī)器調(diào)度算法基礎(chǔ)
4.1精確算法
4.1.1分支定界算法
4.1.2數(shù)學(xué)規(guī)劃法
4.1.3迭代松弛法
4.2啟發(fā)式算法
4.2.1構(gòu)造性啟發(fā)式算法
4.2.2鄰域串行搜索算法
4.2.3群智能并行搜索算法
4.3多目標(biāo)優(yōu)化問題
4.3.1多目標(biāo)優(yōu)化方法分類
4.3.2多目標(biāo)進(jìn)化算法
4.4混合算法
4.5本章小結(jié)
第5章魯棒單機(jī)調(diào)度
5.1確定性單機(jī)調(diào)度問題描述
5.2*壞場景魯棒單機(jī)調(diào)度
5.2.1*壞場景魯棒單機(jī)調(diào)度模型
5.2.2離散場景下的迭代松弛法
5.2.3區(qū)間場景下的分支定界算法
5.3*大后悔魯棒單機(jī)調(diào)度
5.3.1*大后悔模型
5.3.2分支定界算法
5.3.3啟發(fā)式算法
5.4數(shù)目壞場景集單機(jī)調(diào)度
5.4.12-NBS單機(jī)調(diào)度模型
5.4.2y-NBS單機(jī)調(diào)度模型
5.4.3NBS魯棒單機(jī)調(diào)度的分支定界算法
5.4.4NBS魯棒單機(jī)調(diào)度的束搜索算法
5.5仿真計算與分析
5.5.1*壞場景模型與2-NBS模型所得魯棒解的對比
5.5.2分支定界算法與束搜索算法在小規(guī)模算例中的對比
5.5.3束搜索算法在大規(guī)模算例中的求解結(jié)果
5.6本章小結(jié)
第6章魯棒并行機(jī)調(diào)度
6.1并行機(jī)調(diào)度的分類
6.2*大后悔一致并行機(jī)調(diào)度
6.2.1確定性一致并行機(jī)調(diào)度問題
6.2.2*大后悔魯棒一致并行機(jī)調(diào)度問題
6.2.3問題性質(zhì)
6.2.4迭代松弛法
6.3*大后悔異速并行機(jī)調(diào)度
6.3.1確定性異速并行機(jī)調(diào)度問題
6.3.2*大后悔魯棒異速并行機(jī)調(diào)度問題
6.3.3數(shù)學(xué)規(guī)劃法
6.4*壞場景無關(guān)并行機(jī)調(diào)度
6.4.1確定性無關(guān)并行機(jī)調(diào)度問題
6.4.2*壞場景魯棒無關(guān)并行機(jī)調(diào)度模型
6.4.3*壞場景鄰域果蠅算法
6.4.4仿真計算與分析
6.5雙目標(biāo)魯棒無關(guān)并行機(jī)調(diào)度
6.5.1帶有裝夾時間的確定性無關(guān)并行機(jī)調(diào)度問題描述
6.5.2雙目標(biāo)魯棒無關(guān)并行機(jī)調(diào)度模型描述
6.5.3學(xué)習(xí)場景鄰域雙目標(biāo)果蠅算法
6.5.4仿真計算與分析
6.6本章小結(jié)
第7章魯棒流水車間調(diào)度
7.1確定性置換流水車間調(diào)度問題
7.2*大后悔置換流水車間調(diào)度
7.2.1*大后悔置換流水車間調(diào)度模型
7.2.2離散場景情形調(diào)度算法
7.2.3區(qū)間場景情形調(diào)度算法
7.3區(qū)間場景*壞場景流水車間調(diào)度
7.3.1問題描述
7.3.2兩層和聲搜索算法
7.3.3仿真計算與分析
7.4離散場景*壞場景流水車間調(diào)度
7.4.1問題描述
7.4.2混合和聲搜索算法框架
7.4.3基于場景鄰域的局部搜索
7.4.4仿真計算與分析
7.5本章小結(jié)
第8章魯棒作業(yè)車間調(diào)度
8.1確定性作業(yè)車間調(diào)度問題
8.2閾值壞場景集作業(yè)車間調(diào)度
8.2.1問題描述
8.2.2閾值壞場景集優(yōu)化模型
8.2.3禁忌搜索算法
8.2.4仿真計算與分析
8.3兩階段閾值壞場景集作業(yè)車間調(diào)度
8.3.1兩階段近似模型代理框架
8.3.2近似模型代理求解框架的性質(zhì)
8.3.3仿真計算與分析
8.4雙目標(biāo)魯棒作業(yè)車間調(diào)度
8.4.1模型描述
8.4.2混合多目標(biāo)進(jìn)化算法
8.4.3仿真計算與分析
8.5本章小結(jié)
第2篇反應(yīng)模式魯棒機(jī)器調(diào)度
第9章反應(yīng)模式機(jī)器調(diào)度的基本概念
9.1反應(yīng)模式機(jī)器調(diào)度的分類
9.2完全反應(yīng)式調(diào)度
9.3重調(diào)度
9.3.1右移重調(diào)度
9.3.2完全重調(diào)度
9.3.3部分重調(diào)度
9.3.4重調(diào)度的穩(wěn)定性
9.4滾動時域調(diào)度
9.4.1滾動時域調(diào)度的概念
9.4.2滾動時域調(diào)度的性能分析
9.5本章小結(jié)
第10章工件動態(tài)到達(dá)的單機(jī)滾動時域調(diào)度
10.1工件動態(tài)到達(dá)的單機(jī)調(diào)度
10.2傳統(tǒng)單機(jī)滾動時域調(diào)度
10.3終端懲罰單機(jī)滾動時域調(diào)度
10.4調(diào)度子問題的分支定界算法
10.4.1剪枝規(guī)則
10.4.2估算下界和上界
10.5仿真計算與分析
10.6本章小結(jié)
第11章全局信息不全的單機(jī)兩級滾動時域調(diào)度
11.1初始虛擬調(diào)度
11.2預(yù)測窗口內(nèi)的預(yù)調(diào)度
11.3基于預(yù)調(diào)度的滾動機(jī)制
11.4滾動窗口內(nèi)的局部調(diào)度
11.5兩級滾動調(diào)度的性能分析
11.5.1預(yù)調(diào)度的全局性能分析
11.5.2滾動調(diào)度的全局性能分析
11.6仿真計算與分析
11.7本章小結(jié)
第12章隨機(jī)機(jī)器故障下的單機(jī)重調(diào)度
12.1問題描述
12.2兼具效率和穩(wěn)定性的重調(diào)度模型
12.3一次機(jī)器故障下的部分重調(diào)度
12.3.1部分重調(diào)度子問題的目標(biāo)函數(shù)
12.3.2部分重調(diào)度算法
12.4多次機(jī)器故障下的滾動部分重調(diào)度
12.4.1每次機(jī)器故障下的雙目標(biāo)部分重調(diào)度
12.4.2多次機(jī)器故障下的滾動部分重調(diào)度
12.5仿真計算與分析
12.6本章小結(jié)
第3篇混合模式魯棒機(jī)器調(diào)度
第13章混合模式魯棒機(jī)器調(diào)度初步
13.1混合模式魯棒機(jī)器調(diào)度框架
13.2隨機(jī)機(jī)器故障下的單機(jī)預(yù)測調(diào)度
13.2.1生成基礎(chǔ)調(diào)度
13.2.2生成預(yù)測調(diào)度
13.3競爭工件到達(dá)時的混合模式流水車間調(diào)度
13.3.1問題描述
13.3.2主動預(yù)測階段
13.3.3被動反應(yīng)階段
13.4仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
13.4.1混合模式調(diào)度與主動模式調(diào)度的比較
13.4.2混合模式調(diào)度與反應(yīng)模式調(diào)度的比較
13.5本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄英漢排序與調(diào)度詞匯
索引
展開全部
魯棒機(jī)器調(diào)度 作者簡介
王冰，女，上海大學(xué)機(jī)電工程與自動化學(xué)院自動化系教授、博士生導(dǎo)師。主要研究領(lǐng)域：魯棒優(yōu)化理論與方法；機(jī)器調(diào)度與優(yōu)化算法；電力系統(tǒng)交易決策與優(yōu)化；手術(shù)調(diào)度等。現(xiàn)任中國仿真學(xué)會智能仿真優(yōu)化與調(diào)度專委會委員，“排序與調(diào)度叢書”編委。1989年獲得中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)工學(xué)學(xué)士學(xué)位，2001年獲得山東大學(xué)理學(xué)碩士學(xué)位，2005年獲得上海交通大學(xué)控制理論與控制工程專業(yè)工學(xué)博士學(xué)位。2008年至2009年受國家教委委派赴美國佛羅里達(dá)大學(xué)工業(yè)與系統(tǒng)工程系訪問學(xué)者。主持或作為主要完成人參與本書內(nèi)容相關(guān)的國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目三項(xiàng)，分別為“Job-shop調(diào)度問題的滾動時域方法研究及性能分析(#60274013)”、“基于滾動機(jī)制的混合模式抗風(fēng)險魯棒調(diào)度方法研究(#60874076)”和“面向智能制造不確定機(jī)器調(diào)度基于場景的魯棒優(yōu)化新方法研究(#62173219)”。在IEEE Tran. Fuzzy System和Swarm and Evolutionary Computation等國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊和會議上發(fā)表論文80余篇，其中SCI收錄20余篇，EI收錄70余篇。
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