●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精確方法 1.2.2近似方法 1.3本書主要內容 參考文獻 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pathrelinking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/ nowait 9.3.3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/SDST 9.5本章小結 參考文獻 0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 1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 2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 3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
內容簡介
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。
2015年，國家開始實施《中國制造2025》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，導致數學精確方法難以求解。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......
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