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制造过程智能优化调整算法及其应用 版权信息
- ISBN：711805609
- 条形码：9787118056099 ; 978-7-118-05609-9
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
制造过程智能优化调整算法及其应用 内容简介
本书是关于制造过程智能优化调度算法的一本专著，是在作者多年来对制造过程智能优化调度理论与算法的研究、教学和工程实践的基础上撰写的。本书首先对制造过程调度问题进行了描述和分类，然后总结了面向制造过程调度问题的遗传算法和禁忌搜索算法的设计方法。在此基础上，以作者近年来在该领域的研究成果为主，系统论述了求解不同调度目标和不同约束条件的并行机、flow shop和job shop等制造过程调度问题的进化计算和禁忌搜索等算法。本书*后介绍了制造过程智能优化调度系统及其实施方法，并阐述了应用智能优化调度算法解决实际制造过程调度问题的一些基本思路。
本书可作为高等院校、科研院所和制造企业中从事国防和民用工业相关领域科学研究和工程应用的科技人员的参考书，也可作为高等院校和科研院所自动化、计算机、机械工程、应用数学、工业工程和管理工程等相关专业的博士生、硕士生及高年级本科生的教材及参考书。
制造过程智能优化调整算法及其应用 目录
第1章 绪论
1.1 制造过程调度问题的概念
1.2 制造过程调度技术的研究意义
1.3 制造过程调度算法研究概述
第2章 制造过程调度问题描述及分类
2.1 调度问题的基本概念及一般描述
2.1.1 调度问题主要变量说明
2.1.2 典型调度问题一般描述
2.1.3 调度性能指标及调度问题解的分类
2.2 调度问题的三元表示法
2.2.1 α/β/γ三元表示法简介
2.2.2 调度问题三元表示法举例
2.3 调度问题的析取图表示法
2.3.1 析取图表示法简介
2.3.2 析取图的性质
2.4 调度问题的分类
第3章 求解制造过程调度问题的进化计箕方法
3.1 遗传算法简述
3.1.1 概述
3.1.2 染色体编码方式
3.1.3 种群初始化万法
3.1.4 选择方法
3.1.5 交叉方法
3.1.6 变异方法
3.2 面向制造过程调度问题的遗传算法的设计方法
3.2.1 交叉方法
3.2.2 变异方法
3.2.3 混合遗传算法的构造方法
3.3 求解并行机调度问题的遗传算法
3.3.1 求解*小化完工时间并行机调度问题的遗传算法
3.3.2 求解*小化拖期工件数并行机调度问题的遗传算法
3.3.3 求解提前／拖后并行机调度问题的遗传算法
3.3.4 求解带特殊工艺约束并行机调度问题的遗传算法
3.3.5 求解具有工件释放时间并行机调度问题的遗传算法
3.4 求解flow shop调度问题的遗传算法
3.4.1 求解flow shop调度问题的启发式方法
3.4.2 求解flow shop调度问题的chen遗传算法和etiler遗传算法
3.4.3 求解flow shop调度问题的murata遗传算法
3.5 求解job shop调度问题的遗传算法
3.5.1 job shop调度问题的benchmark实例
3.5.2 job shop调度问题实例难易程度近似定量评价方法
3.5.3 面向job shop调度问题的遗传算法中染色体的编码方式
……
第4章 求解制造过程调度问题的禁忌搜索方法
第5章 制造过程智能优化调度系统及其实施方法
参考文献
1.1 制造过程调度问题的概念
1.2 制造过程调度技术的研究意义
1.3 制造过程调度算法研究概述
第2章 制造过程调度问题描述及分类
2.1 调度问题的基本概念及一般描述
2.1.1 调度问题主要变量说明
2.1.2 典型调度问题一般描述
2.1.3 调度性能指标及调度问题解的分类
2.2 调度问题的三元表示法
2.2.1 α/β/γ三元表示法简介
2.2.2 调度问题三元表示法举例
2.3 调度问题的析取图表示法
2.3.1 析取图表示法简介
2.3.2 析取图的性质
2.4 调度问题的分类
第3章 求解制造过程调度问题的进化计箕方法
3.1 遗传算法简述
3.1.1 概述
3.1.2 染色体编码方式
3.1.3 种群初始化万法
3.1.4 选择方法
3.1.5 交叉方法
3.1.6 变异方法
3.2 面向制造过程调度问题的遗传算法的设计方法
3.2.1 交叉方法
3.2.2 变异方法
3.2.3 混合遗传算法的构造方法
3.3 求解并行机调度问题的遗传算法
3.3.1 求解*小化完工时间并行机调度问题的遗传算法
3.3.2 求解*小化拖期工件数并行机调度问题的遗传算法
3.3.3 求解提前／拖后并行机调度问题的遗传算法
3.3.4 求解带特殊工艺约束并行机调度问题的遗传算法
3.3.5 求解具有工件释放时间并行机调度问题的遗传算法
3.4 求解flow shop调度问题的遗传算法
3.4.1 求解flow shop调度问题的启发式方法
3.4.2 求解flow shop调度问题的chen遗传算法和etiler遗传算法
3.4.3 求解flow shop调度问题的murata遗传算法
3.5 求解job shop调度问题的遗传算法
3.5.1 job shop调度问题的benchmark实例
3.5.2 job shop调度问题实例难易程度近似定量评价方法
3.5.3 面向job shop调度问题的遗传算法中染色体的编码方式
……
第4章 求解制造过程调度问题的禁忌搜索方法
第5章 制造过程智能优化调度系统及其实施方法
参考文献
展开全部
制造过程智能优化调整算法及其应用 作者简介
刘民，男，1965年12月出生，清华大学控制理论与控制工程专业博士毕业。现任清华大学自动化系教授、国家CIMS工程技术研究中心主任助理／智能优化与控制研究室主任。担任全国科学技术名词审定委员会委员、自动化科学技术名词审定委员会主任、《科学通报》特邀编辑、中国自动化学会名词委员会常务副主任、中国人工智能学会副秘书长／常务理事、中国人工智能学会人工智能基础专业委员会副主任、国家973计划项目专家组成员等学术兼职，及《控制与决策》、《信息与控制》和《控制工程》等学术刊物编委。近年来一直从事复杂生产过程智能建模、智能调度与智能操作优化，智能制造执行系统、智能决策支持系统、行业关键装备的自动化和智能化等研究方向的科研工作，并承担“制造过程调度理论及其应用”和“制造执行系统及其应用”等研究生专业课程。已主持国家973计划项目课题、国家863计划课题、国家自然科学基金项目、国家科技部中英科技合作基金和清华大学985规划先进制造学科群重点基金项目等国家、省部级及其他科研项目共20多项。曾获国家科技进步奖二等奖（排名第一）、广东省科学技术奖一等奖（排名第一）、中国纺织工业协会科技进步奖一等奖（排名第一）和国防科学技术奖二等奖等多项国家或省部级科技奖励，入选教育部新世纪优秀人才支持计划。在国内外刊物和会议上发表学术论文100多篇，其中被SCI/EI检索60多篇。
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