数字浪潮:工业互联网先进技术”丛书--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