本書是排序與調度領域的入門書，《排序與調度叢書》為“十三五”國家重點圖書規劃項目，2017年國家出版基金資助

●第1章緒論1.1工藝規劃與車間調度問題1.1.1工藝規劃1.1.2裝配序列規劃1.1.3車間調度1.2優化算法1.2.1準確方法1.2.2近似方法1.3本書主要內容參考文獻第一部分工藝規劃的智能算法第2章遺傳算法及其在柔性工藝規劃中的應用2.1遺傳算法基本原理2.1.1遺傳算法2.1.2遺傳算法基本框架2.2基於遺傳算法的柔性工藝規劃方法2.2.1柔性工藝規劃問題描述2.2.2遺傳算法求解柔性工藝規劃問題2.2.3實驗結果與分析2.3本章小結參考文獻第3章遺傳規劃及其在柔性工藝規劃中的應用3.1遺傳規劃的基本原理3.1.1遺傳規劃3.1.2遺傳規劃符號及算子3.1.3遺傳規劃基本框架3.2基於遺傳規劃的柔性工藝規劃方法3.2.1基於遺傳規劃的柔性工藝規劃算法3.2.2實驗結果與分析3.3本章小結參考文獻第4章蜜蜂交配優化算法及其在柔性工藝規劃中的應用4.1蜜蜂交配優化算法基本原理4.2基於HBMO算法的柔性工藝規劃方法4.2.1柔性工藝規劃問題4.2.2編碼和解碼4.2.3蜂群初始化4.2.4幼蜂生成階段4.2.5工蜂培育幼蜂階段4.2.6HBMO算法求解柔性工藝規劃問題的流程4.2.7算例分析4.3本章小結參考文獻第5章Memetic算法及其在裝配序列規劃中的應用5.1Memetic算法的基本原理5.1.1Memetic算法的提出5.1.2Memetic算法的基本概念5.2基於Memetic算法的裝配序列規劃方法5.2.1裝配序列規劃5.2.2基於Memetic算法的裝配序列規劃算法設計5.2.3實例計算與分析5.3本章小結參考文獻第6章和聲搜索算法及其在裝配序列規劃中的應用6.1和聲搜索算法的基本原理6.1.1和聲搜索算法的提出6.1.2和聲搜索算法的應用6.1.3和聲搜索算法的改進6.2基於和聲搜索算法的線性加權裝配序列規劃方法6.2.1和聲的編碼6.2.2基於LPV規則的裝配序列轉化6.2.3算法的改進6.2.4算法的求解步驟6.2.5實例驗證和分析6.3基於和聲搜索算法的多目標裝配序列規劃方法6.3.1IMOHS算法求解步驟6.3.2實例驗證和分析6.4本章小結參考文獻第二部分車間調度的智能算法第7章布谷鳥算法及其在流水車間調度中的應用7.1布谷鳥算法的基本原理7.1.1布谷鳥算法7.1.2Lévy飛行7.1.3布谷鳥算法的基本理論框架7.2改進的布谷鳥算法7.2.1教學優化算法7.2.2基於教學優化機制的改進布谷鳥算法7.3基於TLCS的流水車間調度方法7.3.1置換流水車間調度問題7.3.2隨機鍵的引入7.3.3求解PFSP的TLCS算法流程7.3.4算例分析7.4本章小結參考文獻第8章類電磁機制算法及其在流水車間調度中的應用8.1類電磁機制算法的基本原理8.1.1類電磁機制算法8.1.2類電磁機制算法的步驟8.2基於離散EM算法的分布式置換流水車間調度方法8.2.1分布式置換流水車間調度問題8.2.2基於pathrelinking的離散EM算法8.2.3實例驗證8.3本章小結參考文獻第9章人工蜂群算法及其在批量流流水車間調度中的應用9.1人工蜂群算法的基本原理9.1.1人工蜂群算法的基本理論9.1.2離散人工蜂群算法9.1.3DABC算法流程9.2基於ABC的零空閑等量分批批量流流水車間調度方法9.2.1基於ABC的批次內零空閑等量分批批量流流水車間調度方法9.2.2基於ABC的機器零空閑等量分批批量流流水車間調度方法9.3基於ABC的零等待等量分批批量流流水車間調度方法9.3.1零等待ELFSP問題描述與數學模型9.3.2離散人工蜂群算法求解m/N/E/NI/DV/TF/nowait9.3.3試驗設計與分析9.4基於ABC的序列相關準備時間的等量分批批量流流水車間調度方法9.4.1序列相關準備時間的ELFSP描述與數學模型9.4.2離散人工蜂群算法求解m/N/E/II/DV/TF/SDST9.5本章小結參考文獻第10章入侵性雜草算法及其在批量流流水車間調度中的應用10.1入侵性雜草算法的基本原理10.1.1入侵性雜草算法的基本理論10.1.2離散入侵性雜草優化算法設計10.2基於IWO的零空閑等量分批批量流流水車間調度方法10.2.1基於IWO的批次內零空閑等量分批批量流流水車間調度方法10.2.2基於IWO的機器零空閑等量分批批量流流水車間調度方法10.3基於IWO的零等待等量分批批量流流水車間調度方法10.3.1DIWO的設計10.3.2試驗設計與分析10.4基於IWO的序列相關準備時間的等量分批批量流流水車間調度方法10.4.1DIWO的設計10.4.2試驗設計與分析10.5基於IWO的批量流流水車間集成調度方法10.5.1問題描述10.5.2數學模型10.5.3改進DIWO求解批量流流水車間集成調度問題10.6本章小結參考文獻第11章粒子群優化算法及其在柔性作業車間調度中的應用11.1廣義粒子群優化胞粒子群優化算法11.1.1廣義粒子群優化算法11.胞粒子群優化算法11.2基於CPSO的柔性作業車間調度方法11.2.1粒子的編碼11.2.2粒子速度和位置的更新操作11.2.3粒子的鄰域結構與局部搜索11.2.4CPSO算法求解FJSP的流程11.2.5實驗結果分析11.3本章小結參考文獻第12章基因表達式編程及其在車間動態調度中的應用12.1基因表達式編程的基本原理12.1.1基因表達式編程12.1.2GEP與GA，GP的關繫12.1.3GEP的基本流程12.1.4GEP環境12.1.5染色體的結構12.1.6遺傳操作12.2基於GEP的車間動態調度框架12.2.1編碼方式12.2.2適應度函數12.3基於GEP的柔性作業車間動態調度方法研究12.3.1柔性作業車間動態調度問題描述12.3.2編碼與解碼方式12.3.3遺傳操作12.3.4實驗結果與分析12.3本章小結參考文獻第三部分集成式工藝規劃與車間調度的智能算法第13章遺傳變鄰域搜索算法及其在IPPS中的應用13.1變鄰域搜索算法的基本原理13.2基於GAVNS的IPPS方法13.2.1混合GAVNS算法流程設計13.2.2混合GAVNS算法求解IPPS問題13.2.3實驗結果與分析13.3本章小結參考文獻索引附錄A英漢排序與調度詞彙

本書主要總結了作者及其團隊在工藝規劃與車間調度的智能算法上取得的一繫列成果。主要討論了遺傳算法、遺傳規劃、蜜蜂繁殖優化算法、Memetic算法、和聲搜索算法、布谷鳥算法、類電磁機制算法、人工蜂群算法、入侵雜草算法、粒子群優化算法、基因表達式編程算法、遺傳變鄰域搜索算法等智能算法在工藝規劃、裝配序列規劃、車間調度、集成式工藝規劃與車間調度等問題上的應用研究成果。

高亮、李新宇、文龍 著

2015年，國家開始實施《》以全面提升中國制造業的發展水平。智能制造是主攻方向，而制造過程的智能化是實現智能制造的核心技術之一。制造過程的智能工藝規劃與車間調度技術對於優化企業生產流程、提高效率、降低成本等具有重要意義，是實現制造過程智能化的關鍵。在實際生產中，工藝規劃與車間調度問題呈現出規模大、目標多、約束復雜、不可導及解空間復雜等特性，導致數學準確方法難以求解。近年來，智能算法在上述問題中表現出了高效的求解性能，是智能制造領域學術界和工業界備受關注的前沿研究熱點。本書在作者團隊多年研究、教學和工程實踐的基礎上，結合生產實際需求，首先對柔性工藝規劃、裝配序列規劃、車間調度等問題進行了繫統闡述和分類，在已有智能算法研究成果的基礎上，總結了面向工藝規劃與車間調度問題的遺傳算法、遺傳規劃、蜜蜂交配優化算法、Memetic算法、和聲搜索算法、布谷鳥算法、類電磁機制算法、人工蜂群算法、入侵性雜等