Computational Intelligence in Flow Shop and Job Shop Scheduling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Chakraborty, Uday K. (EDT)

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:

价格:996.00 元

装帧:

isbn号码:9783642028359

丛书系列:

图书标签:

• Flow Shop Scheduling
• Job Shop Scheduling
• Computational Intelligence
• Heuristics
• Metaheuristics
• Optimization
• Artificial Intelligence
• Manufacturing
• Production Planning
• Scheduling Algorithms

探索优化制造流程的智慧之翼：算法、模型与策略 在当今竞争日益激烈的制造业环境中，如何高效、灵活地组织生产，缩短生产周期，降低成本，提高产品质量，是企业生存和发展的关键。在众多生产模式中，流水车间（Flow Shop）和作业车间（Job Shop）因其普遍性和复杂性，成为了生产调度领域的研究热点。本书旨在深入探讨计算智能在解决流水车间和作业车间调度问题上的强大潜力，并提供一套系统性的理论框架和实用性的方法论，帮助读者掌握优化制造流程的精髓。 第一章：生产调度的挑战与计算智能的崛起 本章首先阐述了流水车间和作业车间调度问题的核心挑战。流水车间以其固定的加工顺序著称，但面对多品种、小批量生产需求时，如何合理安排工件顺序、平衡机器负载、最小化总完工时间或最大化设备利用率，依然是一个棘手的难题。而作业车间则更为复杂，每个工件可以有不同的加工路径和工序顺序，机器的可用性、工件的优先级、交货期约束等因素交织在一起，使得问题的搜索空间呈指数级增长，传统的最优解算法往往难以在合理时间内找到解决方案。 在此背景下，传统的解析方法和启发式算法的局限性逐渐显现。解析方法虽然能保证找到最优解，但计算复杂度极高，对于大规模问题束手无策。而简单启发式算法虽然计算速度快，但其解的质量往往不稳定，难以满足复杂生产环境的需求。 计算智能（Computational Intelligence, CI）作为一门新兴的智能计算技术，以其强大的自学习、自适应、全局搜索和鲁棒性等特性，为解决复杂的调度问题带来了新的曙光。本章将详细介绍计算智能的几大核心分支，包括模糊逻辑（Fuzzy Logic）、神经网络（Neural Networks）、进化计算（Evolutionary Computation, EC，如遗传算法GA、粒子群优化PSO、差分进化DE等）以及群体智能（Swarm Intelligence, SI）。我们将重点阐述这些技术如何从不同维度模拟自然界中的智能现象，并展现它们在处理不确定性、模糊性、非线性和高维复杂问题方面的独特优势，为后续章节深入探讨其在生产调度中的应用奠定理论基础。 第二章：流水车间调度的计算智能方法 流水车间调度问题，尤其是多工序、多机器的流水车间，虽然加工顺序相对固定，但工件的排产顺序直接影响着生产效率。本章将聚焦于如何运用计算智能技术优化流水车间的工件排序。 我们将从经典的单目标流水车间调度问题入手，例如最小化最大完工时间（Makespan）、最小化总拖期（Total Tardiness）等。读者将学习如何将这些优化目标转化为计算智能算法可以处理的目标函数。 进化计算在流水车间调度中的应用： 详细介绍遗传算法（GA）在解决流水车间调度问题上的原理和实现。我们将探讨染色体编码方式（例如，顺序编码、置换编码），选择算子（轮盘赌选择、锦标赛选择），交叉算子（单点交叉、多点交叉、均匀交叉）和变异算子（位变异、逆转变异）的构建，以及如何设计适应度函数来评估解的优劣。 粒子群优化（PSO）与差分进化（DE）的应用： 介绍PSO和DE算法如何通过模拟粒子在搜索空间中的运动和迭代更新，来搜索最优工件顺序。我们将分析其速度和收敛性优势，以及如何根据流水车间调度的特点调整算法参数。 模糊逻辑与神经网络的结合： 探讨如何利用模糊逻辑处理工件加工时间、优先级等不确定信息，以及如何利用神经网络学习工件之间的加工时间依赖关系，从而指导排序决策。 混合智能算法： 介绍将不同的计算智能算法进行组合，以期发挥各自优势，例如结合GA的全局搜索能力和PSO的局部搜索能力，形成混合进化算法，以获得更好的调度结果。 本章还将通过具体的算例和仿真实验，展示不同计算智能算法在解决流水车间调度问题上的性能表现，并对算法的选择和参数调优提供指导。 第三章：作业车间调度的复杂性与计算智能解决方案 作业车间调度（Job Shop Scheduling, JSS）是生产调度领域中最具挑战性的问题之一，其核心在于为每个工件找到最优的加工工序顺序和机器分配。本章将深入剖析作业车间调度的复杂性，并介绍计算智能如何应对这一挑战。 作业车间调度的建模： 详细阐述作业车间调度问题的数学模型，包括工件、工序、机器、加工时间、机器可用性、交货期等关键要素的定义。我们将介绍如何使用图论（如操作图、机器图）等工具来直观地表示问题。 遗传算法在作业车间调度中的应用： 重点讲解GA在JSS问题上的染色体编码策略，例如工件优先编码（Operation-based encoding）、机器优先编码（Machine-based encoding）等，并分析不同编码方式对搜索效率和解质量的影响。我们将深入讨论如何设计有效的交叉和变异算子，以避免生成不可行的调度方案。 粒子群优化（PSO）与蚁群优化（ACO）在JSS中的应用： 介绍PSO如何通过迭代搜索，在多维度的解空间中寻找到最优的工序排布。我们将重点介绍蚁群优化算法（ACO）的原理，以及如何通过模拟蚂蚁觅食行为，构建信息素机制，引导算法搜索到优秀的调度方案。ACO在JSS问题上的应用往往能取得显著的效果。 禁忌搜索（Tabu Search, TS）与模拟退火（Simulated Annealing, SA）的应用： 介绍TS和SA算法如何通过引入“禁忌列表”和“温度参数”，在搜索过程中避免陷入局部最优，并探索更广阔的解空间。我们将探讨这些算法在JSS问题上的具体实现和优化策略。 基于知识的智能调度系统： 探讨如何将专家知识、生产规则等融入到计算智能算法中，构建更加智能化的调度系统。例如，可以利用模糊逻辑推理来处理工件的优先级和机器的故障，神经网络用于预测工件的加工时间，从而为调度决策提供更丰富的信息。 本章还将通过实际的JSS案例，展示计算智能算法在处理大规模、高复杂度调度问题时的强大能力，并提供关于算法选择、参数设置和结果评估的详细指导。 第四章：多目标与动态生产调度的计算智能方法 在真实的生产环境中，生产调度往往面临多重优化目标和动态变化的需求。本章将拓展计算智能的应用范围，探讨其在解决多目标流水车间和作业车间调度问题，以及动态调度问题上的方法。 多目标优化理论与计算智能： 介绍多目标优化（Multi-Objective Optimization, MOO）的基本概念，如帕累托最优、帕累托前沿等。我们将重点介绍多目标进化算法（MOEAs），例如NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）、MOPSO（Multi-Objective Particle Swarm Optimization）等，以及它们如何同时优化多个相互冲突的目标，如最小化最大完工时间、最小化总成本、最大化客户满意度等。 动态生产调度的挑战： 阐述动态调度（Dynamic Scheduling）面临的挑战，例如工件到达的随机性、机器故障、紧急订单的插入、加工时间的实时变化等。传统的静态调度方法难以应对这些突发情况。 在线计算智能算法： 介绍如何设计能够实时响应动态变化的计算智能算法。例如，可以使用在线学习模型，让算法在运行过程中不断学习新的生产信息，并快速调整调度策略。 基于事件的调度更新： 探讨如何构建基于事件驱动的调度更新机制。当有新的事件发生时（如机器故障），系统能够立即触发相应的计算智能算法，重新生成最优的调度计划。 混合方法与集成系统： 介绍如何将不同的计算智能技术进行集成，以构建更鲁棒和智能化的动态调度系统。例如，可以将预测模型与优化算法相结合，提前预测潜在的生产问题，并提前进行调度调整。 本章还将通过仿真实验，展示计算智能算法在处理多目标和动态调度问题上的有效性，并为读者提供构建适应性强、鲁棒性高的生产调度系统的思路。 第五章：计算智能在生产调度中的实践与未来展望 本章将从实践的角度出发，总结计算智能在流水车间和作业车间调度中的应用经验，并展望未来的发展趋势。 案例研究与工业应用： 介绍计算智能在实际工业生产中成功应用的案例，例如在汽车制造、电子产品生产、航空航天等领域的调度优化。我们将分析这些案例的特点，以及计算智能技术是如何解决具体生产难题的。 软件工具与平台： 简要介绍目前市面上可用于实现计算智能调度算法的软件工具、开发库和平台，例如MATLAB的优化工具箱、Python的SciPy库、以及一些开源的智能算法库等，为读者提供实际操作的指引。 面临的挑战与局限性： 坦诚地分析计算智能在生产调度应用中仍然面临的挑战，例如算法的可解释性、大规模问题的计算效率、与现有生产管理系统的集成难度等。 未来研究方向： 展望计算智能在生产调度领域未来的发展方向，例如： 深度学习与强化学习的融合： 探索深度学习在特征提取和模式识别方面的能力，与强化学习的决策优化能力相结合，以应对更复杂的调度场景。 联邦学习与分布式调度： 在分布式生产环境中，利用联邦学习技术在不共享原始数据的情况下训练全局调度模型。 解释性AI（XAI）在调度中的应用： 提高调度决策的可解释性，帮助操作人员理解和信任算法的输出。 与数字孪生（Digital Twin）技术的结合： 利用数字孪生技术构建逼真的生产环境，并结合计算智能算法进行实时仿真和优化。 绿色与可持续生产调度： 将能源消耗、碳排放等环境因素纳入调度优化目标，实现绿色制造。 通过本书的学习，读者将能够系统地理解计算智能在解决流水车间和作业车间调度问题上的原理、方法和应用。本书不仅为科研人员提供了深入的理论指导，也为工业界的工程师和管理者提供了解决实际生产调度问题的实用工具和思路，助力企业实现生产流程的智能化、高效化和可持续化发展。

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