柔性作业车间调度中群体智能优化算法的应用研究

本书探究了以柔性作业车间调度问题（FJSP）为基础模型的生产调度问题，以及FJSP的扩展问题包括具有批处理机工序的柔性作业车间调度问题（FJSP-BPM）和工艺规划与作业车间调度集成（IPPS）。针对不同调度问题建立相应的调度模型，采用了多种群体智能优化算 法进行求解。本书通过标准算例和符合调度问题特性的实际数据进行了仿真实验，确保其可以高效的解决实际应用问题。最后，展示了应用本书相关技术开发的某MES系统的计划排产子系统。 本书内容由10章组成。第1章为绪论，主要介绍调度问题的研究背景和意义，针对不同约束条件的柔性作业车间调度问题进行描述，对其国内外研究现状进行综述，并介绍了调度问题的两类研究方法。第2章为群体智能优化算法概述，对本书涉及到的蚁群算法、差分进化 算法、遗传算法、粒子群算法和人工蜂群算法等群体智能优化算法，以及多目标优化算法进行介绍，并针对群体智能优化算法的改进策略进行了综述，最后，针对单目标和多目标两种智能优化算法，介绍了两类评价方法。第3章研究了作业车间调度问题，第4章研究了柔 性作业车间调度问题，第5,6,7,8章研究了具有不同约束批处理机工序的柔性作业车间调度问题，第9章研究了工艺规划与作业车间调度集成问题。第3章至第9章，根据不同的调度问题分别建立了数学模型，设计了不同的群体智能算法进行求解，并给出了相应的实验设计 与分析。第10章排产优化调度系统的设计与实现，本章根据排产优化调度系统的需求，设计了面向服务的软件架构，并展示了应用本书相关技术开发的某军工企业“智能部装单元生产管理系统――计划排产子系统”。

曹阳，男，中共党员，工学博士，副教授，现任沈阳建筑大学计算机科学与工程学院计算机系主任。主要从事智能计算、优化理论与方法、计划调度系统与优化等领域研究与系统研发。发表论文30余篇（SCI 2篇，EI 8篇），主持参与国家科技支撑计划课题3项、省部级 课题30余项；获发明专利2项，实用新型专利、软件著作权10余项；获辽宁省自然科学学术成果奖二等奖1项、三等奖1项，辽宁省科技进步三等奖2项，沈阳市科技进步三等奖1项。

目 录 第1章 绪论 1.1 调度问题的研究背景及意义 1.2 调度问题描述 1.2.1 作业车间调度问题描述 1.2.2 柔性作业车间调度问题描述 1.2.3 具有批处理机工序的柔性作业车间调度问题描述 1.2.4 工艺规划与作业车间调度集成问题描述 1.3 相关调度问题的研究现状 1.3.1作业车间调度问题研究现状 1.3.2柔性作业车间调度问题研究现状 1.3.3具有批处理机工序的柔性作业车间调度问题研究现状 1.3.4工艺规划与作业车间调度集成问题研究现状 1.4调度问题研究方法 1.4.1 精确方法 1.4.2 近似方法 1.5本书的结构安排与主要内容 第2章 群体智能优化算法概述 2.1 引言 2.2群体智能优化算法 2.2.1 蚁群算法 2.2.2 差分进化算法 2.2.3 遗传算法 2.2.4 粒子群算法 2.2.5 人工蜂群算法 2.3 群体智能优化算法的改进策略 2.4 智能优化算法收敛理论研究 2.5 多目标优化 2.5.1 多目标优化问题的基本理论 2.5.2 多目标优化算法 2.5.3 MOEAD算法 2.5.4 NSGA-II算法 2.5.5 多目标优化算法性能评价指标 2.6 本章小结 第3章 作业车间调度问题研究 3.1 引言 3.2 问题描述与数学模型 3.3 调度类型与关键路径 3.3.1 调度类型 3.3.2 关键路径 3.4 最大最小蚁群算法 3.5 禁忌搜索算法 3.6 基于关键工序的邻域结构 3.6.1 作业车间调度问题的邻域结构 3.6.2 基于关键工序的邻域结构 3.7 混合蚁群优化算法求解JSP 3.7.1 种群更新策略 3.7.2 基于关键工序邻域选择策略的TS算法 3.7.3 混合蚁群优化算法架构 3.7.4 全局收敛性分析 3.8 实验设计与分析 3.8.1 实验设置 3.8.2 实验算例 3.8.3 与其它算法的比较 3.9 本章小结 第4章 柔性作业车间调度问题研究 4.1 引言 4.2问题描述与数学模型 4.3 动态多种群策略 4.3.1 多种群策略 4.3.2 两种搜索策略 4.3.3 多搜索策略自适应机制 4.4 动态多种群差分进化算法求解FJSP 4.4.1 编码和解码 4.4.2 种群初始化 4.4.3 变异操作 4.4.4 交叉操作 4.4.5 替换操作 4.4.6 动态多种群差分进化算法架构 4.4.7 算法复杂性分析 4.5 实?比较与分析 4.5.1 实验设置 4.5.2 多种群搜索策略的有效性 4.5.3 自适应机制和替换操作的有效性 4.5.4 与其它算法的比较 4.6 本章小结 第5章 具有单批处理机的柔性作业车间调度问题研究 5.1 引言 5.2 问题描述与数学模型 5.3 柔性作业车间调度问题的析取图模型 5.4 改进的免疫遗传算法 5.4.1 贪婪最优解 5.4.2 交叉熵 5.4.3 改进的免疫遗传算法架构 5.5 基于改进的免疫遗传算法求解FJSP-SBPM 5.5.1 编码和解码 5.5.2 种群初始化 5.5.3 进化算子 5.5.4 邻域结构与局部搜索 5.5.5 批处理机组批规则 5.6 实验设计与分析 5.6.1 参数设置 5.6.2 标准FJSP算例实验结果分析 5.6.3 FJSP-SBPM数据实验结果分析 5.7 本章小结 第6章 具有平行批处理机的柔性作业车间调度问题研究 6.1 引言 6.2问题描述与数学模型 6.3 强化离散粒子群算法 6.3.1 离散粒子群算法 6.3.2 改进的强化离散粒子群算法 6.4 基于强化离散粒子群算法求解FJSP-PBPM 6.4.1 编码与解码 6.4.2 种群初始化 6.4.3 粒子更新方式 6.4.4 邻域结构与局部搜索 6.4.5 强化离散粒子群算法架构 6.5 实验设计与分析 6.5.1 标准FJSP算例实验结果分析 6.5.2 FJSP-PBPM问题数据及实验结果分析 6.6 本章小结 第7章 具有平行批处理机的多目标柔性作业车间调度问题研究 7.1 引言 7.2 问题描述与数学模型 7.3 多种群MOEAD算法 7.3.1 多种群策略 7.3.2 多种群MOEAD算法架构 7.4 基于多种群MOEAD算法求解MOFJSP-PBPM 7.4.1 基于多种群MOEAD算法的全局搜索策略 7.4.2 基于关键工序的局部搜索策略 7.5 实验设计与分析 7.5.1 实验设置 7.5.2 标准FJSP算例实验结果分析 7.5.3 MOFJSP-PBPM问题数据及实验结果分析 7.6 本章小结 第8章 具有平行批处理机和时间约束的柔性作业车间调度问题研究 8.1 引言 8.2 问题描述与数学模型 8.3 多种群协同进化NSGA-II算法 8.3.1 动态聚类 8.3.2 种群分级和信息交互 8.3.3 改进的精英选择策略 8.3.4 多种群协同进化NSGA-II算法架构 8.4 基于多种群协同进化NSGA算法求解TCFJSP-PBPM 8.4.1 多种群协同进化NSGA算法的全局搜索策略 8.4.2 时间约束解析规则 8.5 实验设计与分析 8.5.1 实验设置 8.5.2 标准FJSP算例实验结果分析 8.5.3 TCFJSP-PBPM问题数据及实验结果分析 8.6 本章小结 第9章 工艺规划与作业车间调度集成问题研究 9.1 引言 9.2问题描述与数学模型 9.3工艺规划与作业车间调度问题的网络图模型 9.4 自适应多策略人工蜂群算法求解IPPS 9.4.1 多策略自适应 9.4.2 编码和解码 9.4.3 种群初始化 9.4.4 邻域结构 9.4.5 局部搜索策略 9.4.6 选择过程 9.4.7 自适应多策略人工蜂群算法架构 9.4.8 算法复杂性分析 9.5 实验设计与分析 9.5.1 实验设置 9.5.2 实验算例 9.5.3 局部搜索策略的有效性 9.5.4 多搜索策略的有效性 9.5.5 与其它算法的比较 9.6 本章小结 第10章 排产优化调度系统的设计与实现 10.1 引言 10.2 排产优化调度系统设计 10.2.1 排产优化调度系统需求分析 10.2.2 排产优化调度系统架构设计 10.3 采用聚类方式重构排产优化调度系统 10.4 构建基于面向切面的调度系统构件库 10.5 工业应用实例 10.5.1 计划导入 10.5.2 排产任务管理 10.5.3 排产计划管理 10.5.4 计划排产 10.6 本章小结 参考文献