工业混杂系统智能调度

第1章 绪论001 1.1 生产调度问题及其分类002 1.2 生产调度问题的描述007 1.3 生产调度问题的优化方法011 1.3.1 传统数学运筹学方法011 1.3.2 启发式规则方法012 1.3.3 智能优化方法014 1.4 不确定性生产调度024 1.4.1 不确定性因素的分类024 1.4.2 不确定性因素的数学描述025 1.4.3 不确定性生产调度方法026 参考文献028 第2章 工业混杂系统生产调度数学模型033 2.1 生产调度问题模型概述034 2.2 间歇生产调度数学模型035 2.3 不确定性调度数学模型044 2.3.1 基于模糊规划的生产调度模型045 2.3.2 基于随机规划的生产调度模型057 参考文献063 第3章 基于进化算法的确定性离散过程生产调度067 3.1 基于协同进化遗传算法的智能调度068 3.1.1 遗传算法068 3.1.2 基本合作型协同进化遗传算法074 3.1.3 灾变合作型协同进化遗传算法083 3.1.4 基于灾变合作型协同进化遗传算法的Job Shop调度088 3.2 基于免疫优化算法的智能调度097 3.2.1 免疫系统理论097 3.2.2 改进的免疫优化算法105 3.2.3 内分泌免疫算法108 3.2.4 基于内分泌激素调节机制的零等待Flow Shop免疫调度算法113 3.2.5 基于内分泌免疫算法的中间储罐有限存储时间Flow Shop调度算法128 3.3 基于文化算法的智能调度137 3.3.1 文化算法137 3.3.2 灾变型文化算法142 3.3.3 基于灾变型文化算法的无限中间存储时间的多产品调度146 3.3.4 仿真研究148 参考文献156 第4章 基于群智能优化算法的离散过程生产调度159 4.1 基于粒子群优化算法的智能调度160 4.1.1 粒子群优化算法160 4.1.2 基于混合粒子群算法的Flow Shop生产调度167 4.1.3 仿真研究179 4.2 基于蚁群算法的智能调度191 4.2.1 基本蚁群算法191 4.2.2 改进的蚁群算法199 4.2.3 基于改进蚁群优化算法的Job Shop调度204 4.3 基于混沌量子粒子群优化算法的智能调度213 4.3.1 量子粒子群优化算法213 4.3.2 混沌优化算法214 4.3.3?混沌量子粒子群优化算法218 4.3.4 基于混沌量子粒子群优化算法的置换流水车间调度221 4.4 基于生物地理学优化算法的智能调度232 4.4.1 生物地理学优化算法232 4.4.2 基于改进的BBO算法的混合流水车间调度237 4.4.3 仿真及试验241 参考文献247 第5章 复杂生产过程调度问题的研究251 5.1 基于离散正弦优化算法的零空闲置换Flow Shop调度252 5.1.1 零空闲置换Flow Shop调度问题253 5.1.2 求解零空闲置换Flow Shop调度问题的离散正弦优化算法255 5.1.3 仿真及分析261 5.2 基于贪婪引力搜索算法的混合零空闲置换Flow Shop调度268 5.2.1 混合零空闲置换Flow Shop调度问题268 5.2.2 求解混合零空闲置换Flow Shop调度问题的贪婪引力搜索算法271 5.2.3 仿真及分析278 5.3 基于教与学和分布估计混合算法的异速并行机Flow Shop调度问题285 5.3.1 异速并行机Flow Shop调度问题建模285 5.3.2 基本教与学优化算法289 5.3.3 求解异速并行机Flow Shop调度的教与学和分布估计混合算法292 5.3.4 仿真研究298 参考文献303 第6章 不确定环境下的生产调度307 6.1 基于免疫算法的不确定智能调度308 6.1.1 不确定条件下零等待存储策略的Flow Shop调度问题308 6.1.2 不确定条件下中间储罐存储时间有限型Flow Shop调度问题317 6.2 基于分布估计算法的不确定智能调度321 6.2.1 基于分布估计算法的中间存储时间有限模糊Flow Shop调度321 6.2.2 基于改进分布估计算法的带并行机模糊混合Flow Shop调度338 6.3 基于分散搜索机制粒子群算法的模糊Flow Shop提前拖期调度352 6.3.1 不确定Flow Shop提前拖期调度的模糊规划模型352 6.3.2 求解模糊Flow Shop提前拖期调度的分散搜索机制粒子群算法356 6.3.3 仿真及分析363 参考文献369 第7章 不确定条件下多目的间歇过程的短期调度371 7.1 单周期需求不确定条件下多目的间歇过程的短期调度372 7.1.1 单周期需求不确定条件下多目的间歇过程短期调度模型372 7.1.2 单周期需求不确定条件下多目的间歇过程短期调度模型的求解376 7.1.3 仿真研究382 7.2 多周期需求不确定条件下多目的间歇过程的短期调度393 7.2.1 多周期需求不确定的多目的间歇过程短期调度问题的随机模型393 7.2.2 TSM中随机目标函数的期望400 7.2.3 TSM中机会约束确定的等价表达403 7.2.4 TSM中联合的机会约束确定的等价表达404 7.2.5 多周期需求不确定的多目的间歇过程短期调度随机模型的求解406 7.2.6 仿真研究409 参考文献416 第8章 基于智能优化的多目标生产调度419 8.1 基于生物地理学算法的多目标智能调度420 8.1.1 多目标优化问题的一般描述422 8.1.2 多目标柔性Job Shop调度问题424 8.1.3 改进多目标BBO优化算法426 8.1.4 仿真研究434 8.2 基于粒子群优化的多目标智能调度446 8.2.1 多目标柔性作业车间调度模型447 8.2.2 两阶段多子群粒子群算法（TM-MOPSO）的设计和实现448 8.2.3 仿真研究456 参考文献463