離散車(chē)間排序依賴(lài)作業(yè)切換的成組調(diào)度研究
定 價(jià)：108 元
叢書(shū)名：工業(yè)信息化技術(shù)叢書(shū)
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- 作者：宋海草
- 出版時(shí)間：2020/10/1
- ISBN：9787121386541
- 出 版 社：電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類(lèi)：F407.406.6
- 頁(yè)碼：232
- 紙張：
- 版次：01
- 開(kāi)本：16開(kāi)
離散車(chē)間生產(chǎn)調(diào)度是提高運(yùn)營(yíng)效率、降低成本，乃至取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要手段和有力工具。隨著離散車(chē)間生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題的深入研究，新問(wèn)題、新模型和新方法不斷涌現(xiàn)。本書(shū)共7章：第1章為緒論；第2章為Job-shop最優(yōu)作業(yè)切換的成組調(diào)度模型與關(guān)鍵技術(shù)；第3章為基于加工資源相似度的聚類(lèi)成組研究；第4章為基于EDD-SDST-ACO啟發(fā)規(guī)則的最優(yōu)作業(yè)切換單機(jī)成組調(diào)度研究；第5章為基于GATS混合算法的最優(yōu)作業(yè)切換不相關(guān)并行機(jī)成組調(diào)度研究；第6章為基于QCSO混合算法的最優(yōu)作業(yè)切換柔性Job-shop調(diào)度研究；第7章為總結(jié)與展望。本書(shū)可作為高等院校工業(yè)工程類(lèi)專(zhuān)業(yè)本科生和工程碩士的輔助教材，也可供相關(guān)企業(yè)的工業(yè)工程師和生產(chǎn)管理人員閱讀參考。
宋海草，陜西西安人，博士研究生，副教授。山東工商學(xué)院管理科學(xué)與工程學(xué)院工業(yè)工程系主任。山東省高等教育學(xué)會(huì)會(huì)員。學(xué)習(xí)經(jīng)歷：2003年獲得西安科技大學(xué)安全工程專(zhuān)業(yè)學(xué)士學(xué)位；2010年獲得石河子大學(xué)農(nóng)業(yè)機(jī)械化工程專(zhuān)業(yè)碩士學(xué)位；2016年獲得重慶大學(xué)管理科學(xué)與工程專(zhuān)業(yè)博士學(xué)位。工作經(jīng)歷：2004年3月至2018年6月就職于石河子大學(xué)機(jī)械電氣工程學(xué)院工業(yè)工程系；2018年7月至今就職于山東工商學(xué)院管理科學(xué)與工程學(xué)院工業(yè)工程系。1.基于加工資源的零件分類(lèi)成組研究[J], 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2016,50(9)1460-1466．(EI檢索號(hào)：20164202924599)(第一作者)2.A study of job shop standard setup time quota[J], Prod Eng- Devel, 2016(10):185-196.(EI檢索號(hào)：20155101700663) (第一作者)3. A STUDY OF THE STANDARD SETUP TIME QUOTA BASED ON EMPLOYEES’ KNOWLEDGE[C], The 45th International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE45)- Metz, France, on October 28-30, 2015.(大會(huì)宣讀論文)(EI檢索號(hào)：20161602261592) (第一作者)4. Single machine scheduling based on EDD-SDST-ACO heuristic algorithm[J], Journal of Intelligent Systems,2017 4（26）：657-668（EI期刊）(第一作者)5.基于模糊聚類(lèi)K-means的播種機(jī)焊接零件編碼分類(lèi)[J],石河子大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016,34(2)：238-243.（通訊作者）6. 基于GATS混合算法的最優(yōu)作業(yè)切換不相關(guān)并行機(jī)成組調(diào)度研究[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)，2019.12月底出版。(第一作者)7.石河子大學(xué)應(yīng)用基礎(chǔ)研究青年項(xiàng)目"播種機(jī)焊接件生產(chǎn)的成組調(diào)度研究”(2014ZRKXYQ06)， 2015.01-2016.12，主持，已結(jié)題。8.山東工商學(xué)院博士基金項(xiàng)目"大數(shù)據(jù)環(huán)境下離散車(chē)間排序依賴(lài)作業(yè)切換的生產(chǎn)調(diào)度研究”，2019-2021，主持，在研。
1 緒論 / 1
1.1 研究背景 / 3
1.2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀 / 8
1.2.1 作業(yè)切換 / 8
1.2.2 成組技術(shù) / 13
1.2.3 Job-shop調(diào)度 / 16
1.2.4 成組調(diào)度研究現(xiàn)狀 / 22
1.3 研究目的意義 / 27
1.4 研究?jī)?nèi)容、方法、技術(shù)路線(xiàn) / 29
1.4.1 研究?jī)?nèi)容 / 29
1.4.2 研究方法 / 31
1.4.3 技術(shù)路線(xiàn) / 32
1.5 本書(shū)的創(chuàng)新之處 / 34
1.6 本章小結(jié) / 36
2 Job-shop最優(yōu)作業(yè)切換的成組調(diào)度模型與關(guān)鍵技術(shù) / 37
2.1 引言 / 39
2.2 Job-shop最優(yōu)作業(yè)切換問(wèn)題 / 41
2.2.1 Job-shop調(diào)度 / 41
2.2.2 Job-shop作業(yè)切換 / 43
2.2.3 Job-shop作業(yè)切換影響因素分析 / 49
2.2.4 最優(yōu)作業(yè)切換問(wèn)題的提出 / 52
2.3 基于成組技術(shù)的最優(yōu)作業(yè)切換的Job- shop調(diào)度模型 / 55
2.3.1 面向Job-shop最優(yōu)作業(yè)切換成組調(diào)度 / 55
2.3.2 基于成組技術(shù)的最優(yōu)作業(yè)切換的Job-shop調(diào)度模型 / 57
2.4 面向最優(yōu)作業(yè)切換的Job-shop成組調(diào)度關(guān)鍵技術(shù) / 59
2.4.1 零件聚類(lèi)成組 / 59
2.4.2 基于成組技術(shù)的最優(yōu)作業(yè)切換單機(jī)調(diào)度問(wèn)題 / 60
2.4.3 基于成組技術(shù)的最優(yōu)作業(yè)切換不相關(guān)并行機(jī)調(diào)度問(wèn)題 / 62
2.4.4 基于成組技術(shù)的最優(yōu)作業(yè)切換柔性Job- shop調(diào)度問(wèn)題 / 63
2.5 本章小結(jié) / 65
3 基于加工資源相似度的聚類(lèi)成組研究 / 67
3.1 引言 / 69
3.2 加工資源特征 / 73
3.3 加工資源相似性度量 / 75
3.3.1 建立編碼矩陣 / 75
3.3.2 加工資源的加權(quán)相似性度量 / 76
3.4 基于加工資源相似的零件聚類(lèi)成組遺傳算法 / 78
3.4.1 聚類(lèi)效果評(píng)價(jià) / 79
3.4.2 目標(biāo)函數(shù) / 80
3.4.3 分組編碼 / 82
3.4.4 種群初始化 / 82
3.4.5 適應(yīng)度函數(shù) / 83
3.4.6 選擇操作 / 83
3.4.7 交叉操作 / 83
3.4.8 變異操作 / 84
3.5 實(shí)例驗(yàn)證 / 86
3.5.1 數(shù)據(jù)生成 / 86
3.5.2 計(jì)算結(jié)果 / 88
3.6 本章小結(jié) / 91
4 基于EDD-SDST-ACO啟發(fā)規(guī)則的最優(yōu)作業(yè)切換單機(jī)成組
調(diào)度研究 / 93
4.1 引言 / 95
4.2 問(wèn)題描述 / 97
4.3 模型構(gòu)建 / 99
4.4 EDD-SDST-ACO啟發(fā)式規(guī)則 / 101
4.4.1 蟻群算法 / 102
4.4.2 工件組排序 / 104
4.4.3 工件組內(nèi)排序 / 105
4.4.4 信息素更新策略 / 106
4.4.5 EDD-SDST-ACO算法流程 / 108
4.5 EDD-SDST-ACO啟發(fā)式規(guī)則有效性驗(yàn)證 / 111
4.5.1 數(shù)據(jù)生成 / 111
4.5.2 參數(shù)設(shè)置 / 111
4.5.3 計(jì)算結(jié)果 / 118
4.6 實(shí)證研究 / 120
4.7 本章小結(jié) / 122
5 基于GATS混合算法的最優(yōu)作業(yè)切換不相關(guān)并行機(jī)成組
調(diào)度研究 / 125
5.1 引言 / 127
5.2 問(wèn)題描述 / 132
5.3 模型構(gòu)建 / 133
5.4 算法設(shè)計(jì) / 136
5.4.1 種群初始化 / 137
5.4.2 適應(yīng)度函數(shù) / 138
5.4.3 獲得初始解 / 139
5.4.4 鄰域生成方法 / 142
5.4.5 交叉操作 / 144
5.4.6 變異操作 / 144
5.4.7 遺傳禁忌搜索算法流程 / 145
5.5 算法有效性驗(yàn)證 / 149
5.5.1 數(shù)據(jù)生成 / 149
5.5.2 算法參數(shù)設(shè)置 / 150
5.5.3 計(jì)算結(jié)果 / 156
5.6 本章小結(jié) / 159
6 基于QCSO混合算法的最優(yōu)作業(yè)切換柔性Job-shop
調(diào)度研究 / 161
6.1 引言 / 163
6.2 問(wèn)題描述 / 168
6.3 模型構(gòu)建 / 170
6.4 算法設(shè)計(jì) / 173
6.4.1 編碼機(jī)制 / 176
6.4.2 解碼機(jī)制 / 177
6.4.3 搜索模式 / 179
6.4.4 跟蹤模式 / 180
6.4.5 量子旋轉(zhuǎn)角更新 / 181
6.4.6 適應(yīng)度函數(shù) / 183
6.4.7 量子貓群優(yōu)化算法流程 / 183
6.5 算法有效性驗(yàn)證 / 185
6.5.1 數(shù)據(jù)生成 / 185
6.5.2 計(jì)算結(jié)果 / 189
6.6 實(shí)證研究 / 198
6.7 本章小結(jié) / 202
7 總結(jié)與展望 / 205
7.1 本書(shū)總結(jié) / 207
7.2 研究展望 / 210
參考文獻(xiàn) / 213
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