內容大鋼
智能製造可以有效促進產業和資源要素深度融合，推動形成以科技為引領的新質生產力，為製造業高端化、智能化、綠色化發展提供有力支撐。《中國製造2025》作為我國實施製造強國戰略第一個十年的行動綱領，指出要大力改造提升傳統產業，把發展「智能製造」作為主攻方向。實際工業生產過程中，混合流水車間的生產模式因其靈活的機器選擇和高效的生產效率而廣受業界青睞。其中涉及的車間調度問題是具有多約束、多目標等特性的複雜組合優化問題。隨著市場資源供給能力的下降，車間調度問題因資源受限而日益突出。不合理的資源分配將引發機器阻塞、故障等問題，進而降低車間生產效率和生產連續性。此外，經濟全球化推動了分散式工廠協同製造模式的快速發展。分散式混合流水車間以其市場響應靈活和高容錯率的特點，受到學者的廣泛關注。本書針對考慮資源約束和能耗的分散式混合流水車間調度問題，提出了一種基於協作的多目標演算法；同時，針對運輸過程和動態加工過程均依賴於資源的同類問題，又提出了一種多維協同進化演算法。本書是作者近五年在多項國家和省部級科研項目資助下，潛心研究所得的一系列成果的集大成。本書可供理工科大學相關專業教師、研究生，以及自然科學和工程技術領域研究人員學習參考。
目錄
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究意義及目的
1.2.1 研究意義
1.2.2 研究目的
1.3 國內外研究現狀
1.3.1 混合流水車間調度研究現狀
1.3.2 分散式混合流水車間調度研究現狀
1.3.3 資源約束車間調度研究現狀
1.4 現狀總結與問題分析
1.5 研究目標與研究內容
第2章 混合流水車間調度以及多目標優化方法的相關概念
2.1 分散式混合流水車間調度問題
2.1.1 問題描述及條件假設
2.1.2 問題建模
2.2 資源約束混合流水車間調度問題
2.2.1 問題描述及條件假設
2.2.2 問題建模
2.3 Pareto多目標優化相關概念
2.3.1 約束性MOP的基本概念
2.3.2 多目標優化方法
2.3.3 多目標評價指標
2.4 本章小結
第3章 資源約束的分散式混合流水車間調度方法
3.1 研究動機
3.2 問題描述、條件假設與模型構建
3.2.1 問題描述
3.2.2 條件假設
3.2.3 模型構建
3.3 資源約束的機器加工速度調整定理
3.4 CBMA求解DRCHFSP
3.4.1 三維編碼方式
3.4.2 種群初始化
3.4.3 運算元設計
3.4.4 全局搜索策略
3.4.5 局部搜索策略
3.5 模擬實驗與數據分析
3.5.1 實驗設置與評價指標
3.5.2 參數校準
3.5.3 初始化策略的有效性驗證
3.5.4 全局搜索策略的有效性驗證
3.5.5 局部搜索策略的有效性驗證
3.5.6 演算法的有效性驗證
3.6 本章小結
第4章 動態加工依賴資源的分散式混合流水車間調度方法
4.1 研究動機
4.2 問題描述與條件假設
4.2.1 條件假設
4.2.2 依賴於資源的動態加工
4.2.3 階段間的運輸過程
4.2.4 最大完工時間和總能耗的計算
4.3 問題特性和資源重分配定理
4.3.1 針對問題特性的引理
4.3.2 資源重分配規則
4.4 MDCEA求解DHFSP-RDDP
4.4.1 編碼和解碼
4.4.2 種群初始化
4.4.3 交叉、突變運算元和修正策略
4.4.4 自適應的變維度協作搜索
4.4.5 基於Q學習的維度勘探搜索
4.4.6 種群間個體交互策略
4.5 模擬實驗與數據分析
4.5.1 實驗設置與評價指標
4.5.2 參數校準
4.5.3 種群劃分策略有效性驗證
4.5.4 全局搜索機制有效性驗證
4.5.5 局部搜索機制有效性驗證
4.5.6 種群交互策略有效性驗證
4.5.7 演算法的有效性驗證
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