离散车间排序依赖作业切换的成组调度研究
| 作者 |
| 宋海草 |
| 丛书名 |
| 工业信息化技术丛书 |
| 出版社 |
| 电子工业出版社 |
| ISBN |
| 9787121386541 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介 离散车间生产调度是提高运营效率、降低成本，乃至取得竞争优势的重要手段和有力工具。随着离散车间生产调度问题的深入研究，新问题、新模型和新方法不断涌现。本书共7章：第1章为绪论；第2章为Job-shop*作业切换的成组调度模型与关键技术；第3章为基于加工资源相似度的聚类成组研究；第4章为基于EDD-SDST-ACO启发规则的*作业切换单机成组调度研究；第5章为基于GATS混合算法的*作业切换不相关并行机成组调度研究；第6章为基于QCSO混合算法的*作业切换柔性Job-shop调度研究；第7章为总结与展望。本书可作为高等院校工业工程类专业本科生和工程硕士的辅助教材，也可供相关企业的工业工程师和生产管理人员阅读参考。 |
| 目录 |
| 1 绪论 / 1 1.1 研究背景 / 3 1.2 国内外相关研究现状 / 8 1.2.1 作业切换 / 8 1.2.2 成组技术 / 13 1.2.3 Job-shop调度 / 16 1.2.4 成组调度研究现状 / 22 1.3 研究目的意义 / 27 1.4 研究内容、方法、技术路线 / 29 1.4.1 研究内容 / 29 1.4.2 研究方法 / 31 1.4.3 技术路线 / 32 1.5 本书的创新之处 / 34 1.6 本章小结 / 36 2 Job-shop最优作业切换的成组调度模型与关键技术 / 37 2.1 引言 / 39 2.2 Job-shop最优作业切换问题 / 41 2.2.1 Job-shop调度 / 41 2.2.2 Job-shop作业切换 / 43 2.2.3 Job-shop作业切换影响因素分析 / 49 2.2.4 最优作业切换问题的提出 / 52 2.3 基于成组技术的最优作业切换的Job- shop调度模型 / 55 2.3.1 面向Job-shop最优作业切换成组调度 / 55 2.3.2 基于成组技术的最优作业切换的Job-shop调度模型 / 57 2.4 面向最优作业切换的Job-shop成组调度关键技术 / 59 2.4.1 零件聚类成组 / 59 2.4.2 基于成组技术的最优作业切换单机调度问题 / 60 2.4.3 基于成组技术的最优作业切换不相关并行机调度问题 / 62 2.4.4 基于成组技术的最优作业切换柔性Job- shop调度问题 / 63 2.5 本章小结 / 65 3 基于加工资源相似度的聚类成组研究 / 67 3.1 引言 / 69 3.2 加工资源特征 / 73 3.3 加工资源相似性度量 / 75 3.3.1 建立编码矩阵 / 75 3.3.2 加工资源的加权相似性度量 / 76 3.4 基于加工资源相似的零件聚类成组遗传算法 / 78 3.4.1 聚类效果评价 / 79 3.4.2 目标函数 / 80 3.4.3 分组编码 / 82 3.4.4 种群初始化 / 82 3.4.5 适应度函数 / 83 3.4.6 选择操作 / 83 3.4.7 交叉操作 / 83 3.4.8 变异操作 / 84 3.5 实例验证 / 86 3.5.1 数据生成 / 86 3.5.2 计算结果 / 88 3.6 本章小结 / 91 4 基于EDD-SDST-ACO启发规则的最优作业切换单机成组 调度研究 / 93 4.1 引言 / 95 4.2 问题描述 / 97 4.3 模型构建 / 99 4.4 EDD-SDST-ACO启发式规则 / 101 4.4.1 蚁群算法 / 102 4.4.2 工件组排序 / 104 4.4.3 工件组内排序 / 105 4.4.4 信息素更新策略 / 106 4.4.5 EDD-SDST-ACO算法流程 / 108 4.5 EDD-SDST-ACO启发式规则有效性验证 / 111 4.5.1 数据生成 / 111 4.5.2 参数设置 / 111 4.5.3 计算结果 / 118 4.6 实证研究 / 120 4.7 本章小结 / 122 5 基于GATS混合算法的最优作业切换不相关并行机成组 调度研究 / 125 5.1 引言 / 127 5.2 问题描述 / 132 5.3 模型构建 / 133 5.4 算法设计 / 136 5.4.1 种群初始化 / 137 5.4.2 适应度函数 / 138 5.4.3 获得初始解 / 139 5.4.4 邻域生成方法 / 142 5.4.5 交叉操作 / 144 5.4.6 变异操作 / 144 5.4.7 遗传禁忌搜索算法流程 / 145 5.5 算法有效性验证 / 149 5.5.1 数据生成 / 149 5.5.2 算法参数设置 / 150 5.5.3 计算结果 / 156 5.6 本章小结 / 159 6 基于QCSO混合算法的最优作业切换柔性Job-shop 调度研究 / 161 6.1 引言 / 163 6.2 问题描述 / 168 6.3 模型构建 / 170 6.4 算法设计 / 173 6.4.1 编码机制 / 176 6.4.2 解码机制 / 177 6.4.3 搜索模式 / 179 6.4.4 跟踪模式 / 180 6.4.5 量子旋转角更新 / 181 6.4.6 适应度函数 / 183 6.4.7 量子猫群优化算法流程 / 183 6.5 算法有效性验证 / 185 6.5.1 数据生成 / 185 6.5.2 计算结果 / 189 6.6 实证研究 / 198 6.7 本章小结 / 202 7 总结与展望 / 205 7.1 本书总结 / 207 7.2 研究展望 / 210 参考文献 / 213 |
有问题微信扫码联系