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生產製造智能優化(基於蜜蜂演算法)

  • 作者：編者:(英)范德長//(印尼)納塔利婭·哈托諾|責編:王燁|譯者:王超
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122489869
  • 出版日期：2026/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：296
人民幣：RMB 158 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是首部專註于蜜蜂演算法的著作，全面闡述了蜜蜂演算法的理論、應用及發展。書中詳細展示了蜜蜂演算法的簡單性、有效性和多樣性，並通過豐富的案例說明了其在生產製造優化中的高效計算和廣泛的適應能力。本書不僅探討了蜜蜂演算法在生產製造優化、生產設備優化、生產計劃優化、物流和供應鏈優化及再製造優化等具體場景的應用，還涵蓋了多種改進演算法（如混合演算法、動態優化演算法等）及其對複雜問題的解決能力，具有較高的學術價值與實用意義。
    本書適合於工程技術人員、工業自動化和智能製造領域的從業者，以及對各類群智能優化演算法感興趣的研究者。無論是理論學習還是實際應用，本書都提供了全面和有價值的指導，助力讀者應對複雜生產環境下的優化挑戰。
作者介紹
編者:(英)范德長//(印尼)納塔利婭·哈托諾|責編:王燁|譯者:王超
目錄
第1篇  緒論
  第1章  蜜蜂演算法的簡要介紹
    1.1  概述
    1.2  參數優化
      1.2.1  離散優化：旅行商問題
      1.2.2  啟髮式方法
      1.2.3  連續優化：函數最大化
    1.3  來自蜜蜂的啟發！使用蜜蜂演算法進行智能優化
      1.3.1  蜜蜂覓食行為
      1.3.2  蜜蜂演算法
      1.3.3  標準蜜蜂演算法
      1.3.4  用於離散優化問題的蜜蜂演算法
    1.4  蜜蜂演算法的變體
    1.5  討論
    1.6  結論
    參考文獻
第2篇  生產製造中的優化
  第2章  使用TRIZ啟髮式操作符和蜜蜂演算法的印製電路板組裝時間最小化研究
    2.1  述
    2.2  蜜蜂演算法
    2.3  創新問題解決理論
    2.4  MBTD PCB組裝
    2.5  基於TRIZ的操作符生產法
      2.5.1  動態化操作符
      2.5.2  分割操作符
      2.5.3  局部質量操作符
    2.6  帶有TRIZ啟髮式操作符的蜜蜂演算法
    2.7  案例：涉及50個組件（10種不同類型）的PCB裝配
    2.8  討論
    2.9  結論
    參考文獻
  第3章  數字孿生中蜜蜂演算法的應用：電火花線切割工藝參數的優化
    3.1  概述
    3.2  文獻綜述
    3.3  電火花線切割加工
    3.4  虛擬機創建
      3.4.1  程序架構
      3.4.2  蜜蜂演算法優化的測試和結果
    3.5  討論
    3.6  結論
    參考文獻
  第4章  基於BEE-miner演算法的生產線中缺陷檢測分類
    4.1  概述
    4.2  成本敏感分類器
      4.2.1  BEE-miner演算法
      4.2.2  MEPAR-miner演算法
    4.3  實驗研究
    4.4  結論
    參考文獻
  第5章  蜜蜂演算法在脈動式液壓成形中的應用

    5.1  概述
    5.2  研究方法
      5.2.1  實驗數據集的設計
      5.2.2  基於實驗數據的數學表達式
      5.2.3  數學模型的驗證
      5.2.4  將蜜蜂演算法應用於液壓成形過程
    5.3  結果和討論
    5.4  結論
    參考文獻
第3篇  生產設備的優化
  第6章  用蜜蜂演算法進行工業機器人操縱的形狀識別
    6.1  概述
    6.2  文獻回顧
    6.3  基元的擬合方法
      6.3.1  代表性方案
      6.3.2  適應度函數
      6.3.3  局部搜索運算符
    6.4  實驗設置
      6.4.1  數據集
      6.4.2  誤差評估函數
      6.4.3  演算法的參數化
    6.5  結果
    6.6  結論
    參考文獻
  第7章  用於識別和測量刀具磨損的蜜蜂演算法模型
    7.1  概述
    7.2  蜜蜂演算法
    7.3  切削試驗
    7.4  用於刀具磨損檢測的BA
    7.5  結果
    7.6  討論和結論
    參考文獻
  第8章  用蜜蜂演算法對點雲配准進行全局優化
    8.1  概述
    8.2  相關工作
    8.3  問題的提出
    8.4  方法學
      8.4.1  候選方案的編碼
      8.4.2  三維配准評估的適應度函數
      8.4.3  用於三維點雲配準的SVD操作
      8.4.4  迭代最接近點
      8.4.5  三維配準的蜜蜂演算法
    8.5  實驗和討論
      8.5.1  數據集和參數設置
      8.5.2  一致性
      8.5.3  精確性
      8.5.4  對雜訊的穩健性
    8.6  結論
    參考文獻
  第9章  使用多目標蜜蜂演算法的自動PID調諧工具箱

    9.1  概述
    9.2  PID控制和調諧方法
    9.3  蜜蜂演算法和多目標優化
    9.4  自動PID調諧器
    9.5  討論和結論
    參考文獻
  第10章  諧波記憶融入蜜蜂演算法的效果
    10.1  概述
    10.2  設計問題
    10.3  蜜蜂演算法和整合
    10.4  結果和討論
    10.5  結論
    參考文獻
  第11章  基於記憶的蜜蜂演算法結合L?vy飛行用於多級圖像閾值化
    11.1  概述
    11.2  L?vy飛行與蜜蜂
      11.2.1  MBA中的L?vy飛行
      11.2.2  基於初始化步驟的L?vy飛行
      11.2.3  基於蜜蜂運動的L?vy飛行
    11.3  圖像閾值化和峰值信噪比
    11.4  實驗結果
      11.4.1  基準測試函數
      11.4.2  用於多級圖像閾值化的MBA和LMBA的PSNR
    11.5  標準圖像的結果分析
    11.6  結論
    參考文獻
  第12章  用於靜態環境下機器人路徑規劃的蜜蜂演算法初始群體的新生成方法
    12.1  概述
    12.2  建議的方法
      12.2.1  配置空間
      12.2.2  初始化蜜蜂演算法的種群
      12.2.3  目標函數
      12.2.4  局部搜索
      12.2.5  全局搜索
      12.2.6  鄰域收縮
    12.3  結果
    12.4  結果比較
    12.5  結論
    參考文獻
第4篇  生產計劃的優化
  第13章  基於蜜蜂演算法的柔性製造工廠的生產計劃和調度方法
    13.1  概述
      13.1.1  背景
      13.1.2  文獻回顧
    13.2  數學建模
      13.2.1  目標函數
      13.2.2  邊界條件
      13.2.3  編碼和解碼
    13.3  蜜蜂演算法
      13.3.1  有地點放棄技術的標準BA

      13.3.2  局部搜索
    13.4  模擬結果
      13.4.1  簡版BA的結果
      13.4.2  標準BA的結果
      13.4.3  結果比較
    13.5  結論
    參考文獻
  第14章  雙種群蜜蜂演算法在有時間窗口的並行機器調度問題中的應用
    14.1  概述
    14.2  模型
      14.2.1  符號和變數
      14.2.2  問題描述
      14.2.3  數學模型
    14.3  雙種群蜜蜂演算法
      14.3.1  演算法的整體流程
      14.3.2  編碼
      14.3.3  偵察蜂階段
      14.3.4  覓食蜂階段
      14.3.5  精英蜂階段
      14.3.6  種群動態調整
      14.3.7  適應度函數
    14.4  實驗
    14.5  結論
    參考文獻
  第15章  用於雲端邊緣協同製造任務調度的並行多指標輔助動態蜜蜂演算法
    15.1  概述
    15.2  建模和問題定義
    15.3  演算法
      15.3.1  框架
      15.3.2  編碼
      15.3.3  預分配機制
      15.3.4  分組策略
      15.3.5  改進的蜜蜂演算法
      15.3.6  合併和調整策略
    15.4  實驗
      15.4.1  分組策略的比較
      15.4.2  調整策略的比較
      15.4.3  演算法性能的比較
    15.5  結論
    參考文獻
第5篇  物流和供應鏈優化
  第16章  採用分解方法將蜜蜂覓食行為應用於車輛路徑問題
    16.1  概述
    16.2  蜜蜂演算法
      16.2.1  基本版
      16.2.2  覓食路徑隱喻Ⅰ：參數減少（雙參數蜜蜂演算法）
      16.2.3  穿梭飛行隱喻Ⅱ：增強器（蜜蜂路徑優化器）
    16.3  車輛路徑問題
    16.4  方法論
      16.4.1  聚類

      16.4.2  路徑規劃
    16.5  實驗結果及討論
    16.6  結論
    附錄A  完整的路徑規劃方案
    附錄B  聚類方法的詳細信息
    參考文獻
  第17章  供應鏈設計與使用蜜蜂演算法的多目標優化
    17.1  概述
    17.2  供應鏈網路設計問題
    17.3  數學模型
    17.4  蜜蜂演算法
      17.4.1  關於蜜蜂覓食行為的說明
      17.4.2  關於蜜蜂演算法的說明
    17.5  基於蜜蜂演算法的多目標供應鏈優化
    17.6  計算示例
    17.7  結論
    參考文獻
第6篇  再製造中的優化
  第18章  基於蜜蜂演算法的機器人拆卸規劃問題的協同優化
    18.1  概述
    18.2  文獻綜述
    18.3  組合優化問題
      18.3.1  假設、定義與工作流程
      18.3.2  可行拆卸序列的生成
      18.3.3  優化目標和權重
    18.4  改進的離散蜜蜂演算法
      18.4.1  蜜蜂的表示
      18.4.2  可變鄰域搜索
      18.4.3  全局搜索
    18.5  結果與模擬
      18.5.1  案例研究
      18.5.2  權重計算指標
      18.5.3  性能分析
      18.5.4  基於RoboDK的模擬
    18.6  結論
    參考文獻
  第19章  基於多目標蜜蜂演算法的機器人拆卸序列可持續性優化
    19.1  概述
    19.2  文獻綜述
    19.3  模型與方法論
    19.4  實驗
      19.4.1  機器人單元
      19.4.2  關鍵輸入數據和計算假設
    19.5  結果和討論
    19.6  結論
    參考文獻
  第20章  基於蜜蜂演算法對現代雲再製造系統的工序優化
    20.1  概述
    20.2  蜜蜂演算法在製造和再製造背景下的應用
    20.3  雲再製造模型

      20.3.1  雲再製造模型中的完成時間評估
      20.3.2  完成時間問題
    20.4  案例研究
    20.5  實驗環境
    20.6  結果分析
    20.7  結論
    參考文獻
  第21章  基於蜜蜂演算法訓練的半監督深度學習模型預測再製造用發動機的剩餘使用壽命
    21.1  概述
    21.2  相關工作
    21.3  用於NASA渦輪風扇發動機數據集RUL估計的半監督深度學習模型
      21.3.1  長短期記憶網路
      21.3.2  用於訓練深度學習模型的改進三元蜜蜂演算法
    21.4  實驗
      21.4.1  實驗設置和參數調優
      21.4.2  結果
    21.5  結論
    參考文獻

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