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本书为国家出版基金资助项目，不仅介绍了非等效并行机智能调度方法、多工艺路线作业车间智能调度方法、混合流水车间智能调度方法以及混流装配线智能调度方法，还特别介绍了不同调度方法的云端化技术与实现方式，搭建了基于云计算的制造车间智能调度及服务系统，本书提出的方法和技术将为广大企业、科研院所、高等院校进一步深入研究制造系统调度问题提供理论基础，为推动我国制造业的智能化发展和企业应用提供参考，对提升我国制造业的核心竞争力具有重要意义。内容简介
本书在系统、全面介绍制造系统中的多种复杂调度问题的基础上，重点介绍了面向几类典型制造系统的智能化调度方法，具体包括非等效并行机智能调度方法、多工艺路线作业车间智能调度方法、混合流水车间智能调度方法以及混流装配线智能调度方法。考虑到云计算是实现分布式计算机群的海量数据资源和CPU资源高效整合的协同计算方法，本书还特别介绍了不同调度方法的云端化技术与实现方式，搭建了基于云计算的制造车间智能调度及服务系统。本书提出的方法和技术将为广大企业、科研院所、高等院校进一步深入研究制造系统调度问题提供理论基础，为推动我国制造业的智能化发展和企业应用提供参考，对提升我国制造业的核心竞争力具有重要意义。本书主要面向从事制造系统调度优化方面研究的学者和工业界中期望寻找有效的制造系统调度方法的生产管理人员。本书也可作为机械工程、工业工程、自动化、计算机工程、管理工程等相关专业的研究生和高年级本科生的教材和参考书。作者简介
张洁，东华大学机械工程学院院长、教授、博士生导师。南京航空航天大学获博士学位，华中科技大学和香港大学博士后，法国里昂二大、美国加州大学柏克莱分校、美国伊利诺伊大学香槟分校高级访问学者，上海交通大学教授、博士生导师，中国人工智能学会智能制造专业委员会副主任，中国科学技术协会智能制造学会联合体专业委员会委员。目前从事智能制造、大数据与人工智能领域的教学和科研工作，正在主持国家自然科学基金重点项目“大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法的研究”和国家重点研发计划项目“面向纺织行业的机器人自动化生产线示范应用”， 主持和参与工信部项目智能制造专项多项。已经主持完成了国家自然科学基金面上项目5项和国家科技部863计划5项，出版专著8部，发表论文两百余篇，获得专利和软件著作权近30项。 秦威，上海交通大学副教授、博士研究生导师，2004年毕业于上海交通大学，之后分别于2006年、2011年获清华大学硕士学位和香港大学博士学位，长期从事复杂性科学、特别是复杂制造系统建模、优化与控制、智能制造、制造大数据分析与挖掘等领域的研究工作。精彩书评
本书为国家出版基金资助项目，不仅介绍了非等效并行机智能调度方法、多工艺路线作业车间智能调度方法、混合流水车间智能调度方法以及混流装配线智能调度方法，还特别介绍了不同调度方法的云端化技术与实现方式，搭建了基于云计算的制造车间智能调度及服务系统，本书提出的方法和技术将为广大企业、科研院所、高等院校进一步深入研究制造系统调度问题提供理论基础，为推动我国制造业的智能化发展和企业应用提供参考，对提升我国制造业的核心竞争力具有重要意义。目录
第1章制造系统调度（1）
1.1制造系统调度概述（1）
1.2制造系统调度基本问题模型（2）
1.2.1单机调度（4）
1.2.2并行机调度（5）
1.2.3流水车间调度（5）
1.2.4作业车间调度（6）
1.2.5流程车间调度（8）
1.2.6混合车间调度（11）
1.3制造系统调度常用方法（12）
1.3.1运筹学方法（12）
1.3.2启发式规则（13）
1.3.3智能优化算法（15）
1.4本书的主要内容和结构体系（18）
第2章制造系统智能调度方法（21）
2.1智能调度方法概述（21）
2.2蚁群算法（22）
2.2.1蚁群算法基本原理（22）
2.2.2蚁群算法在制造系统调度中的应用（24）
2.3遗传算法（25）
2.3.1遗传算法基本原理（25）
2.3.2遗传算法在制造系统调度中的应用（26）
2.4其他智能调度算法（27）
2.4.1模拟退火算法（27）
2.4.2禁忌搜索算法（29）
2.4.3粒子群算法（31）
2.4.4帝国竞争算法（33）
2.5本章小结（34）
参考文献（35）
制造系统智能调度方法与云服务目录第3章基于云计算的制造系统调度服务体系（38）
3.1云计算与服务型制造（38）
3.1.1云计算的提出与发展（38）
3.1.2云计算技术（39）
3.1.3基于云计算的服务型制造（42）
3.2制造系统云调度服务（43）
3.2.1云调度服务的意义（43）
3.2.2云调度服务的功能（44）
3.2.3云调度服务的核心思想（44）
3.2.4制造系统调度的云服务实现要素（46）
3.3面向多制造过程的智能调度插件（49）
3.4制造系统云调度服务平台商业模式（51）
3.5本章小结（52）
参考文献（52）
第4章非等效并行机智能调度方法（53）
4.1非等效并行机调度问题描述（53）
4.2等效并行机调度方法综述（53）
4.3针对可重入特性的非等效并行机调度PD�睸RPT规则（55）
4.4基于递阶混合帝国竞争算法的非等效并行机动态调度算法（55）
4.4.1时间窗口滚动策略（55）
4.4.2编码解码策略（56）
4.4.3集成PD�睸RPT规则的递阶混合帝国竞争算法（58）
4.5应用验证（59）
4.5.1算法参数实验（59）
4.5.2关键影响因子分析（61）
4.5.3算法性能对比实验（62）
4.6非等效并行机智能调度算法的云端化处理（64）
4.7本章小结（64）
第5章多工艺路线作业车间智能调度方法（65）
5.1多工艺路线作业车间调度问题描述（65）
5.2多工艺路线作业车间调度方法综述（68）
5.3面向多目标优化的三阶段蚁群调度算法（71）
5.3.1多工艺路线作业车间调度模型（71）
5.3.2蚁群状态转移规则（74）
5.3.3基于Pareto排序的信息素更新策略（75）
5.3.4局部搜索策略（76）
5.4实验验证（78）
5.4.1多目标FJSP�睵PF算例Pareto解分布实验（78）
5.4.2文献算例对比实验（81）
5.4.3单目标与多目标TMACO对比实验（85）
5.5多工艺路线作业车间智能调度算法的云端化处理（89）
5.6本章小结（89）
参考文献（90）
第6章混合流水车间智能调度方法（92）
6.1混合流水车间调度问题描述（92）
6.2混合流水车间调度方法综述（92）
6.2.1静态调度（92）
6.2.2动态调度（94）
6.3混合流水车间静态调度算法（97）
6.3.1数学模型（97）
6.3.2基于三阶段蚁群搜索算法的效用函数法（101）
6.3.3基于改进三阶段蚁群搜索算法的Pareto优化方法（107）
6.3.4实验验证（114）
6.4混合流水车间智能调度算法云端化处理（124）
6.5本章小结（124）
参考文献（125）
第7章混流装配线智能调度方法（129）
7.1混流装配线调度问题描述（129）
7.2混流装配线调度方法综述（130）
7.2.1正向调度（130）
7.2.2逆向调度（133）
7.3混流装配生产正向智能调度方法（137）
7.3.1混流装配生产正向调度数学模型（137）
7.3.2基于改进两级遗传算法的正向调度求解方法（139）
7.3.3正向调度算法性能验证（145）
7.3.4实例验证（149）
7.4混流装配线逆向智能调度方法（152）
7.4.1平尾装配生产逆调度问题的数学模型（152）
7.4.2基于自适应容忍度驱动机制的逆调度策略（156）
7.4.3基于混合遗传算法的逆调度求解方法（158）
7.4.4逆调度方法性能验证（164）
7.4.5实例验证（173）
7.5混流装配线智能调度算法云端化处理（175）
7.6本章小结（175）
参考文献（176）
第8章面向多制造过程的调度算法库与插件（181）
8.1应用背景（181）
8.2总体设计（181）
8.2.1开发思想（181）
8.2.2系统架构（182）
8.2.3关键业务功能与流程（182）
8.2.4 系统开发环境（184）
8.3功能实现设计（184）
8.3.1概述（184）
8.3.2通用功能（187）
8.3.3问题定义（190）
8.3.4算法插件（193）
8.3.5模型建立（194）
8.3.6算法求解（197）
8.3.7结果输出（198）
8.4平台集成（199）
8.4.1算法库提供的WebService（199）
8.4.2算法库提供的方法参数说明（199）
8.5本章小结（202）
第9章制造系统智能调度云服务平台原型系统（203）
9.1应用背景与概念定义（203）
9.1.1应用背景（203）
9.1.2概念定义（204）
9.2平台原型系统总体设计（205）
9.2.1制造系统调度云服务核心思想（205）
9.2.2系统体系架构（206）
9.2.3功能设计（207）
9.2.4系统集成（208）
9.3关键功能模块实现（210）
9.3.1数据采集模块（210）
9.3.2数据存储模块（211）
9.3.3调度算法库模块（212）
9.3.4调度方案执行监控模块（213）
9.3.5服务封装与发布模块（214）
9.3.6用户在线交互模块（215）
9.4应用实例（216）
9.4.1平台配置（217）
9.4.2制造系统算法集成（217）
9.4.3平台测试（218）
9.5本章小结（220）
前言/序言
近年来，随着大规模定制和协同生产模式的发展，制造企业需要获取客户的个性化定制数据和分布式环境下的车间制造数据，通过网络实现生产资源的合理配置。面对日益复杂的生产制造环境，企业与企业、车间与车间之间的互联程度越来越高，现代化制造系统正在逐渐向一个大类数据和信息汇聚的系统演变。优化制造调度系统是企业实现高效率的组织生产、快速响应市场变化、制造性价比优良、满足用户多样化需求的根本途径。以计算机和互联网为主的信息技术革命已对我国制造业产生了深刻的影响，使制造业的资源配置向信息、知识密集的方向发展，具体表现为：①企业内部柔性化水平越来越高，多种生产模式混合；②企业之间的合作越来越密切，信息流量越来越多；③复杂的数据处理流程、异构的数据类型和纷繁多样的调度算法，需要通过相关技术协同完成任务；④系统的数据量、反应与执行速度要求越来越高；⑤系统的任务调度和计算过程需要向用户和调度人员公开。以上这些特点对传统封闭式的制造车间调度方法形成了巨大的挑战。随着云计算技术的飞速发展，将虚拟化技术与云服务结合，可以克服以上瓶颈，极大提升调度系统的运作能力，实现“按需即用，随需应变”，从而适应现代制造系统服务化创新的需求。本书在系统、全面介绍制造系统中的多种复杂调度问题的基础上，重点介绍了面向几类典型制造系统的智能化调度方法，具体包括非等效并行机智能调度方法、多工艺路线作业车间智能调度方法、混合流水车间智能调度方法以及混流装配线智能调度方法。考虑到云计算是实现分布式计算机群的海量数据资源和CPU资源高效整合的协同计算方法，本书还特别介绍了不同调度方法的云端化技术与实现方式，搭建了基于云计算的制造车间智能调度及服务系统。本书提出的方法和技术将为广大企业、科研院所、高等院校进一步深入研究制造系统调度问题提供理论基础，为推动我国制造业的智能化发展和企业应用提供参考，对提升我国制造业的核心竞争力具有重要意义。制造系统智能调度方法与云服务前言本书的研究工作得到了国家自然科学基金重点项目“大数据驱动的智能车间的运行分析与决策方法的研究”(No.51435009)和面上项目“基于复杂网络理论的晶圆制造自动化物料运输系统动态调度方法”(No.51775348)的资助，在此表示感谢！本书主要面向从事制造系统调度优化方面研究的学者和工业界中期望寻找有效的制造系统调度方法的生产管理人员。本书也可作为机械工程、工业工程、自动化、计算机工程、管理工程等相关专业的研究生和高年级本科生的教材和参考书。在本书编写过程中，研究生杨俊刚和张朋等承担了不少任务，付出了大量心血，研究生潘聪、汪俊亮、查栋烨等也参加了部分编写工作，在此对他们一并表示感谢。书稿编写过程中参考了大量的文献，作者在书中尽可能地标注了，有疏忽未标注的，敬请有关作者谅解，同时表示由衷的感谢。另外，华中科技大学高亮教授对本书的撰写提出了不少建设性的意见，华中科技大学出版社的编辑们也为本书的出版付出了大量的心血，在此表示由衷感谢！智能制造系统调度的相关理论、方法和应用还处在迅速发展之中，已经引起越来越多的研究和应用人员的关注。由于作者的水平和能力有限，书中的缺点和疏漏在所难免，在此欢迎广大读者批评指正。作者2017年9月目录用户评价
这本书的封面上写着“制造系统智能调度方法与云服务”，光看名字就让人充满了好奇。我一直对制造业的底层逻辑很感兴趣，尤其是如何让庞大而复杂的生产线变得更加高效、智能，这其中的奥秘总让我觉得深不可测。想象一下，在现代化的工厂里，成千上万的机器在精确的时间、按照特定的顺序协同工作，每一个环节都不能出错，这背后需要多么精妙的算法和强大的系统支持？这本书似乎就触及了核心。我很好奇，它是否会深入讲解那些能够大幅提升生产效率、降低成本的“黑科技”？比如，是否会剖析一些前沿的调度算法，如强化学习在制造场景下的应用？又或者，它会描绘出未来工厂的智能化蓝图，让我们窥见大数据、物联网、人工智能如何共同驱动制造的革新？我期待的不仅仅是理论知识的堆砌，更希望能看到一些贴合实际的案例分析，了解这些智能调度方法是如何在真实的生产环境中落地生根，又带来了哪些切实的效益。同时，“云服务”的加入也让我眼前一亮，这是否意味着书中会探讨如何将复杂的调度模型部署到云端，实现灵活、可扩展的调度解决方案？云计算在制造业中的潜力巨大，我希望这本书能为我打开一扇通往这个领域的窗户，了解它如何为制造企业带来前所未有的敏捷性和智能化。
评分这本书的书名，一瞬间就勾起了我对现代工业生产背后“智慧”的好奇。我一直认为，制造系统的核心竞争力之一在于其调度能力，而“智能”二字则代表了这种能力的飞跃。我非常期待书中能揭示那些让生产线“活”起来的秘密，是如何从被动执行指令，转变为能够主动感知、分析并优化自身的运行状态。我特别想知道，书中是否会深入探讨一些前沿的算法，例如如何利用 AI 来预测设备的运行状况，从而避免计划外的停工，或者如何通过复杂的模型来模拟和评估不同的调度方案，找到那个最优解。我脑海中浮现的是一个画面：庞大的生产车间里，机器不再是冰冷的执行者，而是拥有“大脑”的伙伴，能够根据实时的数据流，动态地调整自身的节奏，与其他的设备进行高效的协同。而“云服务”的加入，则让我看到了这种智能调度走向更广阔的应用前景。我猜测，这本书可能会阐述如何构建一个去中心化的、可扩展的调度体系，让企业能够按需使用调度能力，而无需承担高昂的硬件和软件开发成本。或许，它还会探讨如何通过云平台实现跨区域、跨部门的生产协同，从而打破信息孤岛，提升整个供应链的响应速度和效率。总而言之，我希望这本书能带给我对未来智能制造调度模式的深刻洞察，并提供一些可借鉴的实践思路，让我能够更好地理解和拥抱这场正在发生的工业革命。
评分这本书的书名“制造系统智能调度方法与云服务”让我眼前一亮，因为这正是我一直在寻找的关于工业领域前沿技术的综合性资料。我对智能制造的概念非常着迷，而调度系统无疑是其中至关重要的一环。一个高效的调度系统，能够极大地提升生产效率，降低运营成本，甚至影响到企业的核心竞争力。我非常好奇书中会如何阐述“智能调度方法”。是会深入探讨传统的调度算法，并在此基础上引入机器学习、深度学习等人工智能技术，使其具备自适应和优化的能力？例如，如何利用AI来预测设备故障，从而提前进行维护，避免非计划停机？如何通过强化学习来优化复杂的生产流程，实现资源的动态分配和任务的智能排序？我希望书中能提供一些具体的算法模型、数学原理和实现思路，并且最好能结合一些实际的工业应用案例，让我能够更直观地理解这些理论是如何转化为实际生产力的。另外，“云服务”的加入也让我看到了这本书的广阔前景。我猜想，书中可能会探讨如何将智能调度模型部署在云平台上，实现远程管理、数据共享和协同调度。这种模式的优势显而易见：可以降低企业在硬件和软件上的投入，同时能够实现更灵活、更便捷的调度管理，尤其对于那些分散式生产或需要与供应商协同的企业来说，具有巨大的吸引力。我期待这本书能为我打开一扇新的大门，让我更深入地了解智能制造的未来发展趋势。
评分读到这本书的书名《制造系统智能调度方法与云服务》，我首先联想到的是当前制造业面临的巨大挑战和转型需求。在日益激烈的市场竞争中，如何让生产流程更加敏捷、高效，同时又能灵活应对各种变化，是每个制造企业都必须思考的问题。我一直对“智能调度”这个概念很感兴趣，它似乎是解决这些问题的关键。我希望能在这本书中找到关于如何利用先进技术来优化生产调度的方法论。比如，是否会介绍一些能够处理大规模、高复杂度生产任务的算法？这些算法在实际应用中又会面临哪些挑战？“智能”这个词尤其吸引我，它意味着调度系统不再是简单的预设规则执行者，而是能够通过学习和分析数据来做出更优决策。我很好奇书中会如何解释这种“智能”的实现方式，是否会涉及到机器学习、运筹学优化或其他人工智能技术？此外，“云服务”的引入让我对这本书的实用性充满了期待。我设想，书中可能会探讨如何将复杂的调度系统集成到云平台中，从而实现资源的共享、协同和远程管理。这对于那些需要整合多个生产基地、与第三方供应商协同，或者希望降低IT基础设施成本的企业来说，无疑是一个非常吸引人的方向。我希望这本书能够提供一些切实可行的解决方案和指导，帮助我理解如何将这些前沿的理论和技术应用到实际的制造场景中，从而提升生产效率和企业竞争力。
评分拿到这本书，我第一反应就是想翻到关于“调度”的部分。我的工作经常会接触到生产计划的制定和调整，深知其中的复杂性。无论是面对突发订单、设备故障，还是原材料的供应波动，都需要在极短的时间内做出最优的决策，以最小的代价保证生产的连续性和订单的交付。这本书的名字恰好点明了这个核心问题，让我充满了期待。我希望它能提供一些实用的、经过验证的调度模型和算法，比如如何根据实时的数据动态调整生产优先级，如何优化工序间的衔接以减少瓶颈，以及如何进行多目标优化，平衡成本、交货期和资源利用率。我尤其感兴趣的是“智能”二字所蕴含的潜力。这是否意味着书中会介绍一些能够自主学习、自我优化的调度系统？它们是如何通过分析历史数据来预测未来可能的瓶颈，又如何利用人工智能技术来实现更精细化的资源分配？对于“云服务”的提及，我也充满了好奇。我设想，这可能是在探讨如何构建一个基于云端的制造调度平台，让中小企业也能以较低的成本享受到先进的智能调度能力，或者是如何利用云计算的弹性来应对大规模、复杂的生产调度需求。总而言之，我希望这本书能够给我带来一些启发，让我能够更好地理解和应用智能调度技术，提升我所在领域的生产管理水平。
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