作业车间调度理论与算法

张超勇、邵新宇编著的《作业车间调度理论与算法》比较全面地综述了调度问题的靠前外研究现状和发展，阐述了调度问题基本的概念、分类、特性和理论；介绍了基于元启发式算法的传统单目标单件／柔性作业车间调度优化算法；论述了根据问题解空间结构等特征设计的基于自然机理的新型混合优化算法，并通过对基准问题的测试证实了所介绍调度优化算法的有效性。针对现代离散制造企业需要，论述了复杂制造系统中广泛存在的多工艺、多目标、不确定和动态的作业车间调度优化的解决方法。
《作业车间调度理论与算法》可供从事机械制造、工业工程、企业管理等专业的研究人员和工程技术人员阅读，亦可作为上述专业学生的研究、学习用教材或参考书。

张超勇，男，1972年出生，华中科技大学机械科学与工程学院/数字制造与装备技术国家重点实验室副教授。研究方向为智能调度算法、制造执行系统(MES)、网络化制造和可持续制造。主持国家科学自然基金面上项目和“863”项目各1项，承担和完成国家自然科学基金重点项目1项（排名第3），承担“863”目标导向类子项目1项（排名第2）和国家自然科学基金项目2项（均排名第2）。所发表的论文SCI收录20余篇，EI收录60余篇。申请发明专利4项，获得计算机软件著作权4项。曾获全国百名很好博士论文提名奖，中国机械工业科学技术一等奖，教育部科学技术进步一等奖，教育部自然科学奖。邵新宇，男，1968年出生，华中科技大学教授、博士生导师，教育部“长江学者奖励计划”特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者。现任华中科技大学常务副校长，东莞华中科技大学制造工程研究院院长，制造装备数字化国家工程研究中心主任，并担任国家“863”计划优选制造技术领域“重大装备与工艺技术”主题专家组召集人和支撑计划“数控一代机械产品创新应用示范工程”专家组组长。长期从事数字化装备与工艺方向的研究、开发与应用，主持国家重点基础研究发展973项目、国家自然科学基金重点项目，国家自然科学基金创新群体项目多项。2001年、2008年和2012年共三次获国家科技进步二等奖，2011年获湖北省科技发明一等奖，2010年获中国机械工业科学技术一等奖，2008年获教育部科技进步一等奖。

第1章  绪论
1.1  车间调度的重要性
1.2  调度问题及其国内外研究概况
1.2.1  调度问题的描述及其分类
1.2.2  调度问题的特性
1.2.3  调度问题的研究概况
1.3  调度问题的研究方法
1.3.1  精确方法
1.3.2  近似方法
1.4  元启发式算法及其在车间调度中的应用
1.4.1  基于群体智能的算法
1.4.2  局部搜索算法
1.5  基于元启发式算法的调度方法研究与前景展望
主要参考文献
第2章    基于遗传算法的Job-Shop调度问题研究
2.1  基本遗传算法介绍
2.2  Job-Shop调度问题的描述
2.2.1  Job-Shop调度问题模型
2.2.2  调度类型分类
2.3  用遗传算法求解Job-Shop调度问题
2.3.1  编码和解码
2.3.2  交叉操作
2.3.3  变异操作
2.3.4  选择操作
2.3.5  适应度函数
2.3.6  遗传算法求解步骤
2.3.7  计算试验结果
2.4  用遗传算法求解非传统Job-Shop调度问题
2.4.1  非传统Job-Shop调度问题的编码和解码
2.4.2  非传统Job-Shop调度问题的性能指标函数
2.4.3  计算结果与分析
2.5  本章小结
主要参考文献
第3章    基于禁忌搜索算法的Job-Shop调度问题研究
3.1  禁忌搜索算法基本理论
3.1.1  禁忌搜索算法原理
3.1.2  禁忌搜索算法设计要素
3.2  Job-Shop调度问题的析取图模型
3.3  用禁忌搜索算法求解Job-Shop调度问题
3.4  计算试验研究与结果
3.5  本章小结
主要参考文献
第4章    基于混合算法的Job-Shop调度问题研究
4.1  引言
4.2  用TSSA混合算法求解Job-Shop调度问题
4.2.1  TSSA混合算法的优化策略
4.2.2  用TSSA混合算法求解Job-Shop调度问题
4.2.3  试验结果与分析
4.3  用GATS混合算法求解Job-Shop调度问题
4.3.1  GATS混合算法的优化策略
4.3.2  用GATS混合算法求解Job-Shop调度问题
4.3.3  试验结果与分析
4.4  本章小结
主要参考文献
第5章    基于混合算法的柔性作业车间调度问题研究
5.1  柔性作业车间调度问题描述
5.2  基于遗传算法的柔性作业车间调度问题研究
5.3  基于遗传禁忌搜索算法的柔性作业车间调度问题研究
5.3.1  柔性作业车间调度析取图模型
5.3.2  基于禁忌搜索算法的柔性作业车间调度优化
5.3.3  用GATS算法求解柔性作业车间调度问题
5.3.4  计算试验结果与分析
5.4  本章小结
主要参考文献
第6章    工艺路线规划与车间调度集成优化研究
6.1  引言
6.2  工艺路线规划与车间调度集成研究现状
6.3  用改进遗传算法求解工艺路线规划与车间调度集成问题
6.3.1  工艺路线规划与车间调度集成描述
6.3.2  基于改进遗传算法的多工艺路线调度优化
6.3.3  测试与结果分析
6.4  用改进遗传算法求解多工艺路线批量调度问题
6.4.1  问题描述
6.4.2  用改进遗传算法求解多工艺批量调度问题
6.4.3  测试与结果分析
6.5  本章小结
主要参考文献
第7章    用遗传算法求解多目标动态调度问题研究
7.1  引言
7.2  多目标优化问题的基本理论
7.2.1  多目标优化的基本概念
7.2.2  多目标优化算法
7.3  多目标柔性作业车间调度问题
7.3.1  问题描述
7.3.2  目标函数
7.4  基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标柔性作业车间调度问题研究
7.5  基于滚动窗口的多目标动态调度优化研究
7.5.1  多目标动态调度问题研究现状
7.5.2  多目标动态调度问题描述
7.5.3  基于多目标遗传算法的动态调度优化
7.6  本章小结
主要参考文献
第8章    不确定条件下多目标柔性作业车间调度问题研究
8.1  引言
8.2  不确定条件下的柔性作业车间调度问题基本理论
8.2.1  模糊集合与模糊数选取
8.2.2  模糊数操作
8.3  不确定条件下的柔性作业车间调度问题描述
8.3.1  不确定条件下的柔性作业车间调度问题
8.3.2  不确定条件下的柔性作业车间调度问题评价指标
8.3.3  若干种满意度可能情况的讨论
8.4  不确定条件下基于遗传算法的柔性作业车间调度问题研究
8.4.1  用遗传算法求解不确定条件下的柔性作业车间调度问题
8.5  不确定条件下的多目标柔性作业车间调度问题
8.5.1  不确定条件下的多目标柔性作业车间调度问题优化模型
8.5.2  用改进NSGA-Ⅱ算法求解不确定条件下的多目标柔性作业车间调度问题
8.6  本章小结
主要参考文献
第9章    原型系统设计与开发
9.1  应用背景分析
9.2  原型系统功能
9.2.1  车间制造资源建模
9.2.2  车间作业计划与控制
9.2.3  生产过程仿真与监控
9.3  车间作业调度应用实例
附录A  Job-Shop调度问题基准实例测试结果
附录B  改进当前最好解的统计
附录C  获得的最好解在国外网站作为最新成果公布
附录D  部分基准实例新的最好解