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離散車間排序依賴作業切換的成組調度研究/工業信息化技術叢書

  • 作者：宋海草//劉盼|責編:劉志紅
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121386541
  • 出版日期：2020/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：217
人民幣：RMB 108 元      售價：元
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內容大鋼
    離散車間生產調度是提高運營效率、降低成本，乃至取得競爭優勢的重要手段和有力工具。隨著離散車間生產調度問題的深入研究，新問題、新模型和新方法不斷湧現。本書共7章：第1章為緒論；第2章為Job-shop最優作業切換的成組調度模型與關鍵技術；第3章為基於加工資源相似度的聚類成組研究；第4章為基於EDD-SDST-ACO啟發規則的最優作業切換單機成組調度研究；第5章為基於GATS混合演算法的最優作業切換不相關並行機成組調度研究；第6章為基於QCSO混合演算法的最優作業切換柔性Job-shop調度研究；第7章為總結與展望。
    本書可作為高等院校工業工程類專業本科生和工程碩士的輔助教材，也可供相關企業的工業工程師和生產管理人員閱讀參考。
作者介紹
宋海草//劉盼|責編:劉志紅
目錄
1  緒論
  1.1  研究背景
  1.2  國內外相關研究現狀
    1.2.1  作業切換
    1.2.2  成組技術
    1.2.3  Job-shop調度
    1.2.4  成組調度研究現狀
  1.3  研究目的意義
  1.4  研究內容、方法、技術路線
    1.4.1  研究內容
    1.4.2  研究方法
    1.4.3  技術路線
  1.5  本書的創新之處
  1.6  本章小結
2  Job-shop最優作業切換的成組調度模型與關鍵技術
  2.1  引言
  2.2  Job-shop最優作業切換問題
    2.2.1  Job-shop調度
    2.2.2  Job-shop作業切換
    2.2.3  Job-shop作業切換影響因素分析
    2.2.4  最優作業切換問題的提出
  2.3  基於成組技術的最優作業切換的Job-shop調度模型
    2.3.1  面向Job-shop最優作業切換成組調度
    2.3.2  基於成組技術的最優作業切換的Job-shop調度模型
  2.4  面向最優作業切換的Job-shop成組調度關鍵技術
    2.4.1  零件聚類成組
    2.4.2  基於成組技術的最優作業切換單機調度問題
    2.4.3  基於成組技術的最優作業切換不相關並行機調度問題
    2.4.4  基於成組技術的最優作業切換柔性Job-shop調度問題
  2.5  本章小結
3  基於加工資源相似度的聚類成組研究
  3.1  引言
  3.2  加工資源特徵
  3.3  加工資源相似性度量
    3.3.1  建立編碼矩陣
    3.3.2  加工資源的加權相似性度量
  3.4  基於加工資源相似的零件聚類成組遺傳演算法
    3.4.1  聚類效果評價
    3.4.2  目標函數
    3.4.3  分組編碼
    3.4.4  種群初始化
    3.4.5  適應度函數
    3.4.6  選擇操作
    3.4.7  交叉操作
    3.4.8  變異操作
  3.5  實例驗證
    3.5.1  數據生成
    3.5.2  計算結果
  3.6  本章小結
4  基於EDD-SDST-ACO啟發規則的最優作業切換單機成組調度研究

  4.1  引言
  4.2  問題描述
  4.3  模型構建
  4.4  EDD-SDST-ACO啟髮式規則
    4.4.1  蟻群演算法
    4.4.2  工件組排序
    4.4.3  工件組內排序
    4.4.4  信息素更新策略
    4.4.5  EDD-SDST-ACO演算法流程
  4.5  EDD-SDST-ACO啟髮式規則有效性驗證
    4.5.1  數據生成
    4.5.2  參數設置
    4.5.3  計算結果
  4.6  實證研究
  4.7  本章小結
5  基於GATS混合演算法的最優作業切換不相關並行機成組調度研究
  5.1  引言
  5.2  問題描述
  5.3  模型構建
  5.4  演算法設計
    5.4.1  種群初始化
    5.4.2  適應度函數
    5.4.3  獲得初始解
    5.4.4  鄰域生成方法
    5.4.5  交叉操作
    5.4.6  變異操作
    5.4.7  遺傳禁忌搜索演算法流程
  5.5  演算法有效性驗證
    5.5.1  數據生成
    5.5.2  演算法參數設置
    5.5.3  計算結果
  5.6  本章小結
6  基於QCSO混合演算法的最優作業切換柔性Job-shop調度研究
  6.1  引言
  6.2  問題描述
  6.3  模型構建
  6.4  演算法設計
    6.4.1  編碼機制
    6.4.2  解碼機制
    6.4.3  搜索模式
    6.4.4  跟蹤模式
    6.4.5  量子旋轉角更新
    6.4.6  適應度函數
    6.4.7  量子貓群優化演算法流程
  6.5  演算法有效性驗證
    6.5.1  數據生成
    6.5.2  計算結果
  6.6  實證研究
  6.7  本章小結
7  總結與展望

  7.1  本書總結
  7.2  研究展望
參考文獻

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