智能制造车间集成调度与优化

本书详细介绍了智能制造车间集成调度与优化问题，主要内容包括：车间调度问题的产生与发展，车间调度的基本理论，生产与运输集成调度模型构建与求解，绿色智能车间生产调度模型构建与求解，绿色柔性制造车间机器与AGV集成调度多目标算法等。
本书可供机械、工业工程专业的管理人员与技术人员阅读，也可供高等院校相关专业的师生参考。

1 绪论
1.1 车间调度问题的产生与发展
1.1.1 车间调度问题的发展现状与趋势
1.1.2 绿色智能制造车间生产调度
1.1.3 多资源约束下的车间生产调度
1.2 生产作业车间实施集成调度的必要性分析
1.3 绿色智能制造车间集成调度关键技术
1.3.1 高级调度算法
1.3.2 实时数据监控与分析
1.3.3 生产过程优化
1.3.4 人工智能与机器学习
1.3.5 系统集成与协同作业
1.4 绿色智能制造资源集成调度
1.4.1 生产与运输集成调度
1.4.2 柔性作业车间资源集成调度
1.4.3 绿色智能制造资源集成调度优化目标
1.5 本章小结
2 车间调度基本理论概述
2.1 车间调度问题概述
2.1.1 车间调度类型及特点
2.1.2 车间调度问题
2.1.3 车间调度求解方法
2.2 绿色柔性智能车间调度理论基础
2.2.1 柔性作业车间多目标调度问题特性分析
2.2.2 绿色柔性作业车间研究
2.2.3 智能车间问题特性分析
2.3 车间集成调度概述
2.3.1 集成调度概述
2.3.2 集成调度优化目标研究
2.3.3 集成调度优化方法研究
2.3.4 AGV运输系统分配策略及调度规则
2.3.5 多目标优化问题理论
2.4 本章小结
3 生产与运输集成调度模型构建与求解
3.1 问题描述与模型构建
3.1.1 问题描述
3.1.2 参数选取
3.1.3 模型建立
3.2 问题分析
3.2.1 问题的复杂分析
3.2.2 调度策略分析
3.2.3 确定车辆出发时间
3.2.4 考虑车辆出发时间的生产与运输集成调度
3.3 生产与运输集成调度优化的算法设计
3.3.1 飞蛾扑火算法寻优机制
3.3.2 双自适应权重飞蛾扑火算法
3.3.3 算例
3.4 案例分析
3.4.1 案例背景
3.4.2 优化策略
3.4.3 案例分析
3.5 本章小结
4 绿色智能车间生产调度模型构建与求解
4.1 绿色智能车间调度模型构建
4.1.1 绿色多目标车间调度模型描述
4.1.2 参数设置
4.1.3 约束条件
4.1.4 绿色智能车间调度模型建立
4.2 改进飞鼠搜索算法求解绿色智能作业车间调度
4.2.1 飞鼠搜索算法
4.2.2 基于贪婪策略模拟退火ISSA
4.2.3 混合贪婪策略模拟退火ISSA设计
4.3 基于改进A*算法求解绿色智能车间AGV调度模型
4.3.1 AGV调度方法
4.3.2 单AGV常用算法概述
4.3.3 绿色智能多目标AGV调度模型
4.3.4 IA*算法
4.3.5 Kacem和Brandimarte经典案例测试
4.3.6 IA*算法验证
4.4 本章小结
5 绿色柔性制造车间机器与AGV集成调度多目标算法研究
5.1 GISFJSFT & Multi-AGVs问题描述
5.1.1 问题描述
5.1.2 集成调度数学模型
5.1.3 集成调度问题结构
5.2 多目标混合整数规划模型
5.2.1 机器与AGV运行能耗模型
5.2.2 目标函数
5.3 改进型多目标樽海鞘群算法设计
5.3.1 混合初始化策略
5.3.2 双自适应步长控制权重策略
5.3.3 基于差分变异和交叉扰动的编码机制
5.3.4 外部存储库更新与选择机制
5.3.5 基于快速非支配排序构造Pareto解
5.3.6 变邻域搜索操作
5.3.7 IMOSSA流程
5.4 案例应用
5.4.1 参数设置
5.4.2 案例描述
5.4.3 基于灰色关联度法调度方案决策
5.5 本章小结
6 结论与展望
参考文献