雲制造技術是影響我國未來制造業模式與業態的新技術，但相關理論尚不完善。本書是基於對雲制造基礎理論與應用的探究編寫的，主要介紹了雲制造環境下資源優化配置與動態調度理論與應用，內容充實、科學，與實際應用聯繫緊密。 當前，大多數制造企業已從大批量生產轉向小批量、多品種，按訂單生產，或者按訂單設計的經營模式，要求企業具有滿足客戶個性化需求的制造資源和制造能力。本書針對此展開，著重介紹雲制造任務、雲制造資源、資源動態調度及車間應用理論，並通過實例分析融會貫通相關理論，以期推動雲制造相關技術的發展與促進體等

●第1章概述001
1.1雲制造基礎知識001
1.2雲制造資源智能優化配置與動態調度內容003
1.3本章小結005
第2章雲制造任務分解建模與仿真006
2.1雲制造任務分解概述006
2.2設計任務分解建模007
2.2.1設計任務分解原則007
2.2.2設計任務分解數學模型008
2.3制造任務分解建模010
2.3.1制造任務分解原則010
2.3.2制造任務分解數學模型011
2.4運輸任務分解建模013
2.5維護任務分解建模014
2.6基於深度優化算法的設計任務分解015
2.6.1深度優化算法的基本原理015
2.6.2設計任務矩陣的建立015
2.6.3求解矩陣任務集016
2.7基於快速模塊化算法的制造任務分解017
2.8基於人工蜂群算法的運輸任務分解018
2.8.1人工蜂群算法原理018
2.8.2編碼019
2.8.3適應度函數與算法流程019
2.9基於層次分析法的權重計算021
2.10實例仿真分析023
2.10.1設計任務仿真023
2.10.2制造任務仿真025
2.10.3運輸任務仿真027
2.10.4維護任務仿真030
2.11本章小結030
第3章雲制造資源智能優化匹配建模與仿真031
3.1制造資源的智能優化匹配問題描述031
3.2雲環境下制造資源分類033
3.3制造資源匹配評價指標體繫035
3.4雲環境下制造資源智能優化匹配模型037
3.4.1優化目標函數038
3.4.2約束條件040
3.5基於層次分析法的權重計算041
3.5.1層次分析法計算權重步驟042
3.5.2權重計算043
3.6基於人工蜂群算法的制造資源智能優化匹配045
3.6.1編碼操作045
3.6.2適應度函數的構造045
3.6.3雇傭蜂階段046
3.6.4觀察蜂階段046
3.6.5偵查蜂階段046
3.7仿真實驗分析048
3.8本章小結053
第4章基於雲制造任務變化的資源動態調度建模與仿真054
4.1雲制造任務054
4.1.1雲制造任務信息描述055
4.1.2雲制造任務動態性分析055
4.2基於雲制造任務變化的資源動態調度問題描述056
4.3雲制造資源調度指標建立058
4.4基於雲制造任務變化的資源動態調度數學模型058
4.4.1數學符號及其描述058
4.4.2優化目標059
4.4.3約束條件061
4.5遺傳算法062
4.6基於層次分析法的權重計算064
4.6.1層次分析法求解步驟065
4.6.2權重計算066
4.7基於多層編碼遺傳算法的資源動態調度067
4.7.1個體編碼067
4.7.2適應度函數的構造069
4.7.3選擇操作069
4.7.4交叉操作069
4.7.5變異操作070
4.8仿真驗證072
4.9本章小結080
第5章基於資源變化的動態調度建模與仿真081
5.1雲制造資源081
5.2基於資源變化的動態調度問題描述082
5.3基於資源變化的動態調度數學模型084
5.3.1數學符號及其描述084
5.3.2優化目標085
5.3.3約束條件087
5.4粒子群優化算法088
5.4.1粒子群算法基本原理088
5.4.2粒子群算法流程及步驟089
5.5基於改進粒子群算法的資源動態調度090
5.5.1編碼090
5.5.2適應度函數構造091
5.5.3粒子位置與速度更新092
5.5.4粒子群算法的改進092
5.6仿真分析095
5.7本章小結102
第6章雲制造環境下車間資源的動態調度建模與仿真104
6.1車間資源動態調度問題描述104
6.2任務優先級評定建模107
6.2.1博弈論及其要素107
6.2.2兩項任務優先級評定108
6.2.3多項任務優先級評定109
6.2.4多目標評定矩陣構建111
6.3車間資源動態調度建模113
6.3.1數學符號及其描述113
6.3.2優化目標114
6.3.3約束條件115
6.4基於改進粒子群算法的車間資源動態調度116
6.4.1編碼116
6.4.2適應度函數構造117
6.4.3粒子群算法操作流程117
6.5仿真分析119
6.6本章小結125
附錄126
參考文獻161

本書簡要介紹雲制造環境下制造資源智能優化配置與動態調度的相關技術。在現有雲制造資源配置與調度研究的基礎上，提出一種將雲制造平臺下復雜制造任務合理分解的方法；構建雲制造資源匹配評價指標體繫和智能優化匹配模型，並提出基於層次分析法的人工蜂群優化匹配方法；模擬在雲制造服務平臺中多種類型任務同時執行,並考慮各類突發事件,采用多層編碼的遺傳算法實現資源的動態調度；改進粒子群算法,實現在多干擾條件下雲制造資源動態調度；運用博弈論和改進粒子群算法建立優化車間調度模型,實現車間資源動態調度。本書可供從事雲制造、 智能制造相關工作的科研、工程技術人員閱讀參考，也可作為從事網絡協同制造、 制造服務與管理研究的師生參考書。

胡艷娟,王占禮,張邦成 著