加工時間可控的多目標車間調(diào)度

定　價：￥68.00

作　者：	盧超，李新宇，高亮，易進著
出版社：	華中科技大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787568075367	出版時間：	2021-11-01	包裝：	精裝
開本：	16開	頁數(shù)：	160	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　第一章介紹了車間調(diào)度問題和多目標優(yōu)化問題。從宏觀角度介紹了加工時間可控車間調(diào)度問題的概念和常見的車間調(diào)度問題。第二章對多目標優(yōu)化算法進行了介紹，簡述了多目標優(yōu)化算法的概念和評價指標，并對常見多目標優(yōu)化算法進行了總結(jié)和介紹。第三章研究了加工時間可控的單機調(diào)度問題。第四章研究了加工時間可控的不相關并行機調(diào)度問題。第五章研究了加工時間可控的流水車間調(diào)度問題。第六章研究了加工時間可控的作業(yè)車間調(diào)度問題。第七章研究了加工時間可控的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題。第八章對焊接生產(chǎn)車間與發(fā)動機冷卻風扇生產(chǎn)車間實際調(diào)度問題分別展開了深入的研究。

作者簡介

　　2017年畢業(yè)于華中科技大學并獲得工學博士學位，現(xiàn)就職于中國地質(zhì)大學（武漢）副教授、碩導。曾入選“地大學者-優(yōu)秀青年人才”，中國機械工程學會工業(yè)大數(shù)據(jù)與智能系統(tǒng)分會委員。已發(fā)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(lián)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(fā)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(yōu)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(yōu)秀評審人稱號等。相關研究成果成功運用到了實際生產(chǎn)應用中，也參與了華為、富士康等知名企業(yè)的項目合作，顯著提高了實際生產(chǎn)中的經(jīng)濟效益。目前主要研究方向包括綠色調(diào)度、分布式車間調(diào)度、車間布局優(yōu)化、路徑規(guī)劃等。

圖書目錄

第1章緒論(1)
1.1引言(1)
1.2車間調(diào)度問題(2)
1.2.1車間調(diào)度問題概述(2)
1.2.2車間調(diào)度問題基本模型(3)
1.3車間調(diào)度問題常用求解方法(6)
1.4加工時間可控的車間調(diào)度基本問題模型(11)
1.5問題現(xiàn)狀與分析(15)
1.6本書的主要內(nèi)容及總體結(jié)構(gòu)(15)
本章參考文獻(17)
第2章多目標優(yōu)化問題概念及常見算法介紹(24)
2.1引言(24)
2.2多目標優(yōu)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(jié)(34)
本章參考文獻(34)
第3章加工時間可控的多目標單機調(diào)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GAGWO求解加工時間可控的單機調(diào)度問題(37)
3.3.1GA和GWO算法簡介(37)
3.3.2MODGWO算法(41)
3.4數(shù)值實驗(49)
3.4.1測試問題(49)
3.4.2參數(shù)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(jié)(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(diào)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GAVOA求解加工時間可控的并行機調(diào)度問題(65)
4.3.1VOA簡介(65)
4.3.2基于混合GAVOA的MODVOA算法(68)
4.4數(shù)值實驗(74)
4.4.1測試問題(74)
4.4.2參數(shù)設置(75)
4.4.3實驗結(jié)果(76)
4.5本章小結(jié)(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(diào)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GAGWO的MODGWO求解多目標流水車間調(diào)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(shù)值實驗(96)
5.4.1測試問題(96)
5.4.2參數(shù)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(jié)(103)
本章參考文獻(104)
第6章加工時間可控的多目標作業(yè)車間調(diào)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(yè)車間調(diào)度(108)
6.4仿真實驗(110)
6.4.1仿真環(huán)境與數(shù)據(jù)(110)
6.4.2實驗結(jié)果與分析(112)
6.5本章小結(jié)(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(yè)車間調(diào)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MOFJSPCPT(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(shù)值實驗(128)
7.4.1測試問題(129)
7.4.2參數(shù)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(jié)(138)
本章參考文獻(138)
第8章加工時間可控的多目標車間調(diào)度實例(142)
8.1引言(142)
8.2加工時間可控的流水車間調(diào)度問題實例(142)
8.2.1焊接車間調(diào)度問題實例(142)
8.2.2結(jié)果及分析(145)
8.3加工時間可控的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題實例(148)
8.3.1發(fā)動機冷卻風扇生產(chǎn)車間調(diào)度問題實例(148)
8.3.2結(jié)果及分析(150)
8.4本章小結(jié)(152)