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工業(yè)混雜系統(tǒng)智能調(diào)度 版權(quán)信息
- ISBN：9787122434623
- 條形碼：9787122434623 ; 978-7-122-43462-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
工業(yè)混雜系統(tǒng)智能調(diào)度 本書特色
混雜工業(yè)生產(chǎn)過程工藝流程復(fù)雜，往往伴隨著多種物理、化學(xué)變化以及物料的分離、混合、存儲、轉(zhuǎn)移等操作，工藝流程往往具有分布式、多階段、多設(shè)備并行運行、多批次等特征。高效的優(yōu)化技術(shù)與調(diào)度方法的研究與應(yīng)用是實現(xiàn)企業(yè)節(jié)能、降耗、減排、降低生產(chǎn)成本和提高生產(chǎn)效率的關(guān)鍵核心環(huán)節(jié)。優(yōu)化的生產(chǎn)計劃與調(diào)度可以對企業(yè)的資金、設(shè)備、人力資源等進行優(yōu)化配置，使企業(yè)在有限資源約束下產(chǎn)生很大的經(jīng)濟效益。
工業(yè)混雜系統(tǒng)智能調(diào)度 內(nèi)容簡介
本書主要闡述確定性和不確定性生產(chǎn)調(diào)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(chǎn)過程的調(diào)度模型、基于進化算法和群智能優(yōu)化的確定性生產(chǎn)調(diào)度方法、復(fù)雜生產(chǎn)過程調(diào)度問題、不確定環(huán)境下的生產(chǎn)調(diào)度方法、不確定條件下多目的間歇過程的短期調(diào)度、基于智能優(yōu)化的多目標生產(chǎn)調(diào)度等。 本書可供相關(guān)科研和開發(fā)人員參考，也可作為控制科學(xué)與工程、自動化、工業(yè)工程、機械工程、計算機科學(xué)與技術(shù)、管理科學(xué)與工程等學(xué)科的本科生、研究生和教師的參考書。
工業(yè)混雜系統(tǒng)智能調(diào)度 目錄
第1章 緒論001
1.1 生產(chǎn)調(diào)度問題及其分類002
1.2 生產(chǎn)調(diào)度問題的描述007
1.3 生產(chǎn)調(diào)度問題的優(yōu)化方法011
1.3.1 傳統(tǒng)數(shù)學(xué)運籌學(xué)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(chǎn)調(diào)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(xué)描述025
1.4.3 不確定性生產(chǎn)調(diào)度方法026
參考文獻028
第2章 工業(yè)混雜系統(tǒng)生產(chǎn)調(diào)度數(shù)學(xué)模型033
2.1 生產(chǎn)調(diào)度問題模型概述034
2.2 間歇生產(chǎn)調(diào)度數(shù)學(xué)模型035
2.3 不確定性調(diào)度數(shù)學(xué)模型044
2.3.1 基于模糊規(guī)劃的生產(chǎn)調(diào)度模型045
2.3.2 基于隨機規(guī)劃的生產(chǎn)調(diào)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(chǎn)調(diào)度067
3.1 基于協(xié)同進化遺傳算法的智能調(diào)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(zāi)變合作型協(xié)同進化遺傳算法083
3.1.4 基于災(zāi)變合作型協(xié)同進化遺傳算法的Job Shop調(diào)度088
3.2 基于免疫優(yōu)化算法的智能調(diào)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(nèi)分泌免疫算法108
3.2.4 基于內(nèi)分泌激素調(diào)節(jié)機制的零等待Flow Shop免疫調(diào)度算法113
3.2.5 基于內(nèi)分泌免疫算法的中間儲罐有限存儲時間Flow Shop調(diào)度算法128
3.3 基于文化算法的智能調(diào)度137
3.3.1 文化算法137
3.3.2 災(zāi)變型文化算法142
3.3.3 基于災(zāi)變型文化算法的無限中間存儲時間的多產(chǎn)品調(diào)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(chǎn)調(diào)度159
4.1 基于粒子群優(yōu)化算法的智能調(diào)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(chǎn)調(diào)度167
4.1.3 仿真研究179
4.2 基于蟻群算法的智能調(diào)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(diào)度204
4.3 基于混沌量子粒子群優(yōu)化算法的智能調(diào)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(diào)度221
4.4 基于生物地理學(xué)優(yōu)化算法的智能調(diào)度232
4.4.1 生物地理學(xué)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(diào)度237
4.4.3 仿真及試驗241
參考文獻247
第5章 復(fù)雜生產(chǎn)過程調(diào)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(diào)度252
5.1.1 零空閑置換Flow Shop調(diào)度問題253
5.1.2 求解零空閑置換Flow Shop調(diào)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(diào)度268
5.2.1 混合零空閑置換Flow Shop調(diào)度問題268
5.2.2 求解混合零空閑置換Flow Shop調(diào)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(xué)和分布估計混合算法的異速并行機Flow Shop調(diào)度問題285
5.3.1 異速并行機Flow Shop調(diào)度問題建模285
5.3.2 基本教與學(xué)優(yōu)化算法289
5.3.3 求解異速并行機Flow Shop調(diào)度的教與學(xué)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(chǎn)調(diào)度307
6.1 基于免疫算法的不確定智能調(diào)度308
6.1.1 不確定條件下零等待存儲策略的Flow Shop調(diào)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(diào)度問題317
6.2 基于分布估計算法的不確定智能調(diào)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(diào)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(diào)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(diào)度352
6.3.1 不確定Flow Shop提前拖期調(diào)度的模糊規(guī)劃模型352
6.3.2 求解模糊Flow Shop提前拖期調(diào)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(diào)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(diào)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(diào)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(diào)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(diào)度393
7.2.1 多周期需求不確定的多目的間歇過程短期調(diào)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(diào)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(chǎn)調(diào)度419
8.1 基于生物地理學(xué)算法的多目標智能調(diào)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(diào)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(diào)度446
8.2.1 多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度模型447
8.2.2 兩階段多子群粒子群算法（TM-MOPSO）的設(shè)計和實現(xiàn)448
8.2.3 仿真研究456
參考文獻463
展開全部
工業(yè)混雜系統(tǒng)智能調(diào)度 作者簡介
顧幸生，教授，博士生導(dǎo)師，國務(wù)院政府特殊津貼專家，F(xiàn)任中國仿真學(xué)會常務(wù)理事、中國自動化學(xué)會過程控制專業(yè)委員會常務(wù)委員。研究方向為智能優(yōu)化技術(shù)、生產(chǎn)計劃與調(diào)度、復(fù)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(xué)基金、國家863高技術(shù)研究發(fā)展計劃、上海市重大科技攻關(guān)、上海市基礎(chǔ)研究重點等科研項目。發(fā)表學(xué)術(shù)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(shù)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(xué)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(xué)博士，副研究員，碩士生導(dǎo)師。上海市自動化學(xué)會會員，中國工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)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(chǎn)計劃與調(diào)度、圖像識別與處理等。主持國家自然科學(xué)基金和.上海市自然基金等項目，主要參與國家863高技術(shù)發(fā)展計劃項目、國家“九五”攻關(guān)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(nèi)外學(xué)術(shù)刊物和學(xué)術(shù)會議上發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文，申請和授予多項專利及軟著。
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