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本書為國傢齣版基金資助項目，不僅介紹瞭非等效並行機智能調度方法、多工藝路綫作業車間智能調度方法、混閤流水車間智能調度方法以及混流裝配綫智能調度方法，還特彆介紹瞭不同調度方法的雲端化技術與實現方式，搭建瞭基於雲計算的製造車間智能調度及服務係統，本書提齣的方法和技術將為廣大企業、科研院所、高等院校進一步深入研究製造係統調度問題提供理論基礎，為推動我國製造業的智能化發展和企業應用提供參考，對提升我國製造業的核心競爭力具有重要意義。內容簡介
本書在係統、全麵介紹製造係統中的多種復雜調度問題的基礎上，重點介紹瞭麵嚮幾類典型製造係統的智能化調度方法，具體包括非等效並行機智能調度方法、多工藝路綫作業車間智能調度方法、混閤流水車間智能調度方法以及混流裝配綫智能調度方法。考慮到雲計算是實現分布式計算機群的海量數據資源和CPU資源高效整閤的協同計算方法，本書還特彆介紹瞭不同調度方法的雲端化技術與實現方式，搭建瞭基於雲計算的製造車間智能調度及服務係統。本書提齣的方法和技術將為廣大企業、科研院所、高等院校進一步深入研究製造係統調度問題提供理論基礎，為推動我國製造業的智能化發展和企業應用提供參考，對提升我國製造業的核心競爭力具有重要意義。本書主要麵嚮從事製造係統調度優化方麵研究的學者和工業界中期望尋找有效的製造係統調度方法的生産管理人員。本書也可作為機械工程、工業工程、自動化、計算機工程、管理工程等相關專業的研究生和高年級本科生的教材和參考書。作者簡介
張潔，東華大學機械工程學院院長、教授、博士生導師。南京航空航天大學獲博士學位，華中科技大學和香港大學博士後，法國裏昂二大、美國加州大學柏剋萊分校、美國伊利諾伊大學香檳分校高級訪問學者，上海交通大學教授、博士生導師，中國人工智能學會智能製造專業委員會副主任，中國科學技術協會智能製造學會聯閤體專業委員會委員。目前從事智能製造、大數據與人工智能領域的教學和科研工作，正在主持國傢自然科學基金重點項目“大數據驅動的智能車間運行分析與決策方法的研究”和國傢重點研發計劃項目“麵嚮紡織行業的機器人自動化生産綫示範應用”， 主持和參與工信部項目智能製造專項多項。已經主持完成瞭國傢自然科學基金麵上項目5項和國傢科技部863計劃5項，齣版專著8部，發錶論文兩百餘篇，獲得專利和軟件著作權近30項。 秦威，上海交通大學副教授、博士研究生導師，2004年畢業於上海交通大學，之後分彆於2006年、2011年獲清華大學碩士學位和香港大學博士學位，長期從事復雜性科學、特彆是復雜製造係統建模、優化與控製、智能製造、製造大數據分析與挖掘等領域的研究工作。精彩書評
本書為國傢齣版基金資助項目，不僅介紹瞭非等效並行機智能調度方法、多工藝路綫作業車間智能調度方法、混閤流水車間智能調度方法以及混流裝配綫智能調度方法，還特彆介紹瞭不同調度方法的雲端化技術與實現方式，搭建瞭基於雲計算的製造車間智能調度及服務係統，本書提齣的方法和技術將為廣大企業、科研院所、高等院校進一步深入研究製造係統調度問題提供理論基礎，為推動我國製造業的智能化發展和企業應用提供參考，對提升我國製造業的核心競爭力具有重要意義。目錄
第1章製造係統調度（1）
1.1製造係統調度概述（1）
1.2製造係統調度基本問題模型（2）
1.2.1單機調度（4）
1.2.2並行機調度（5）
1.2.3流水車間調度（5）
1.2.4作業車間調度（6）
1.2.5流程車間調度（8）
1.2.6混閤車間調度（11）
1.3製造係統調度常用方法（12）
1.3.1運籌學方法（12）
1.3.2啓發式規則（13）
1.3.3智能優化算法（15）
1.4本書的主要內容和結構體係（18）
第2章製造係統智能調度方法（21）
2.1智能調度方法概述（21）
2.2蟻群算法（22）
2.2.1蟻群算法基本原理（22）
2.2.2蟻群算法在製造係統調度中的應用（24）
2.3遺傳算法（25）
2.3.1遺傳算法基本原理（25）
2.3.2遺傳算法在製造係統調度中的應用（26）
2.4其他智能調度算法（27）
2.4.1模擬退火算法（27）
2.4.2禁忌搜索算法（29）
2.4.3粒子群算法（31）
2.4.4帝國競爭算法（33）
2.5本章小結（34）
參考文獻（35）
製造係統智能調度方法與雲服務目錄第3章基於雲計算的製造係統調度服務體係（38）
3.1雲計算與服務型製造（38）
3.1.1雲計算的提齣與發展（38）
3.1.2雲計算技術（39）
3.1.3基於雲計算的服務型製造（42）
3.2製造係統雲調度服務（43）
3.2.1雲調度服務的意義（43）
3.2.2雲調度服務的功能（44）
3.2.3雲調度服務的核心思想（44）
3.2.4製造係統調度的雲服務實現要素（46）
3.3麵嚮多製造過程的智能調度插件（49）
3.4製造係統雲調度服務平颱商業模式（51）
3.5本章小結（52）
參考文獻（52）
第4章非等效並行機智能調度方法（53）
4.1非等效並行機調度問題描述（53）
4.2等效並行機調度方法綜述（53）
4.3針對可重入特性的非等效並行機調度PD�睸RPT規則（55）
4.4基於遞階混閤帝國競爭算法的非等效並行機動態調度算法（55）
4.4.1時間窗口滾動策略（55）
4.4.2編碼解碼策略（56）
4.4.3集成PD�睸RPT規則的遞階混閤帝國競爭算法（58）
4.5應用驗證（59）
4.5.1算法參數實驗（59）
4.5.2關鍵影響因子分析（61）
4.5.3算法性能對比實驗（62）
4.6非等效並行機智能調度算法的雲端化處理（64）
4.7本章小結（64）
第5章多工藝路綫作業車間智能調度方法（65）
5.1多工藝路綫作業車間調度問題描述（65）
5.2多工藝路綫作業車間調度方法綜述（68）
5.3麵嚮多目標優化的三階段蟻群調度算法（71）
5.3.1多工藝路綫作業車間調度模型（71）
5.3.2蟻群狀態轉移規則（74）
5.3.3基於Pareto排序的信息素更新策略（75）
5.3.4局部搜索策略（76）
5.4實驗驗證（78）
5.4.1多目標FJSP�睵PF算例Pareto解分布實驗（78）
5.4.2文獻算例對比實驗（81）
5.4.3單目標與多目標TMACO對比實驗（85）
5.5多工藝路綫作業車間智能調度算法的雲端化處理（89）
5.6本章小結（89）
參考文獻（90）
第6章混閤流水車間智能調度方法（92）
6.1混閤流水車間調度問題描述（92）
6.2混閤流水車間調度方法綜述（92）
6.2.1靜態調度（92）
6.2.2動態調度（94）
6.3混閤流水車間靜態調度算法（97）
6.3.1數學模型（97）
6.3.2基於三階段蟻群搜索算法的效用函數法（101）
6.3.3基於改進三階段蟻群搜索算法的Pareto優化方法（107）
6.3.4實驗驗證（114）
6.4混閤流水車間智能調度算法雲端化處理（124）
6.5本章小結（124）
參考文獻（125）
第7章混流裝配綫智能調度方法（129）
7.1混流裝配綫調度問題描述（129）
7.2混流裝配綫調度方法綜述（130）
7.2.1正嚮調度（130）
7.2.2逆嚮調度（133）
7.3混流裝配生産正嚮智能調度方法（137）
7.3.1混流裝配生産正嚮調度數學模型（137）
7.3.2基於改進兩級遺傳算法的正嚮調度求解方法（139）
7.3.3正嚮調度算法性能驗證（145）
7.3.4實例驗證（149）
7.4混流裝配綫逆嚮智能調度方法（152）
7.4.1平尾裝配生産逆調度問題的數學模型（152）
7.4.2基於自適應容忍度驅動機製的逆調度策略（156）
7.4.3基於混閤遺傳算法的逆調度求解方法（158）
7.4.4逆調度方法性能驗證（164）
7.4.5實例驗證（173）
7.5混流裝配綫智能調度算法雲端化處理（175）
7.6本章小結（175）
參考文獻（176）
第8章麵嚮多製造過程的調度算法庫與插件（181）
8.1應用背景（181）
8.2總體設計（181）
8.2.1開發思想（181）
8.2.2係統架構（182）
8.2.3關鍵業務功能與流程（182）
8.2.4 係統開發環境（184）
8.3功能實現設計（184）
8.3.1概述（184）
8.3.2通用功能（187）
8.3.3問題定義（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結果輸齣（198）
8.4平颱集成（199）
8.4.1算法庫提供的WebService（199）
8.4.2算法庫提供的方法參數說明（199）
8.5本章小結（202）
第9章製造係統智能調度雲服務平颱原型係統（203）
9.1應用背景與概念定義（203）
9.1.1應用背景（203）
9.1.2概念定義（204）
9.2平颱原型係統總體設計（205）
9.2.1製造係統調度雲服務核心思想（205）
9.2.2係統體係架構（206）
9.2.3功能設計（207）
9.2.4係統集成（208）
9.3關鍵功能模塊實現（210）
9.3.1數據采集模塊（210）
9.3.2數據存儲模塊（211）
9.3.3調度算法庫模塊（212）
9.3.4調度方案執行監控模塊（213）
9.3.5服務封裝與發布模塊（214）
9.3.6用戶在綫交互模塊（215）
9.4應用實例（216）
9.4.1平颱配置（217）
9.4.2製造係統算法集成（217）
9.4.3平颱測試（218）
9.5本章小結（220）
前言/序言
近年來，隨著大規模定製和協同生産模式的發展，製造企業需要獲取客戶的個性化定製數據和分布式環境下的車間製造數據，通過網絡實現生産資源的閤理配置。麵對日益復雜的生産製造環境，企業與企業、車間與車間之間的互聯程度越來越高，現代化製造係統正在逐漸嚮一個大類數據和信息匯聚的係統演變。優化製造調度係統是企業實現高效率的組織生産、快速響應市場變化、製造性價比優良、滿足用戶多樣化需求的根本途徑。以計算機和互聯網為主的信息技術革命已對我國製造業産生瞭深刻的影響，使製造業的資源配置嚮信息、知識密集的方嚮發展，具體錶現為：①企業內部柔性化水平越來越高，多種生産模式混閤；②企業之間的閤作越來越密切，信息流量越來越多；③復雜的數據處理流程、異構的數據類型和紛繁多樣的調度算法，需要通過相關技術協同完成任務；④係統的數據量、反應與執行速度要求越來越高；⑤係統的任務調度和計算過程需要嚮用戶和調度人員公開。以上這些特點對傳統封閉式的製造車間調度方法形成瞭巨大的挑戰。隨著雲計算技術的飛速發展，將虛擬化技術與雲服務結閤，可以剋服以上瓶頸，極大提升調度係統的運作能力，實現“按需即用，隨需應變”，從而適應現代製造係統服務化創新的需求。本書在係統、全麵介紹製造係統中的多種復雜調度問題的基礎上，重點介紹瞭麵嚮幾類典型製造係統的智能化調度方法，具體包括非等效並行機智能調度方法、多工藝路綫作業車間智能調度方法、混閤流水車間智能調度方法以及混流裝配綫智能調度方法。考慮到雲計算是實現分布式計算機群的海量數據資源和CPU資源高效整閤的協同計算方法，本書還特彆介紹瞭不同調度方法的雲端化技術與實現方式，搭建瞭基於雲計算的製造車間智能調度及服務係統。本書提齣的方法和技術將為廣大企業、科研院所、高等院校進一步深入研究製造係統調度問題提供理論基礎，為推動我國製造業的智能化發展和企業應用提供參考，對提升我國製造業的核心競爭力具有重要意義。製造係統智能調度方法與雲服務前言本書的研究工作得到瞭國傢自然科學基金重點項目“大數據驅動的智能車間的運行分析與決策方法的研究”(No.51435009)和麵上項目“基於復雜網絡理論的晶圓製造自動化物料運輸係統動態調度方法”(No.51775348)的資助，在此錶示感謝！本書主要麵嚮從事製造係統調度優化方麵研究的學者和工業界中期望尋找有效的製造係統調度方法的生産管理人員。本書也可作為機械工程、工業工程、自動化、計算機工程、管理工程等相關專業的研究生和高年級本科生的教材和參考書。在本書編寫過程中，研究生楊俊剛和張朋等承擔瞭不少任務，付齣瞭大量心血，研究生潘聰、汪俊亮、查棟燁等也參加瞭部分編寫工作，在此對他們一並錶示感謝。書稿編寫過程中參考瞭大量的文獻，作者在書中盡可能地標注瞭，有疏忽未標注的，敬請有關作者諒解，同時錶示由衷的感謝。另外，華中科技大學高亮教授對本書的撰寫提齣瞭不少建設性的意見，華中科技大學齣版社的編輯們也為本書的齣版付齣瞭大量的心血，在此錶示由衷感謝！智能製造係統調度的相關理論、方法和應用還處在迅速發展之中，已經引起越來越多的研究和應用人員的關注。由於作者的水平和能力有限，書中的缺點和疏漏在所難免，在此歡迎廣大讀者批評指正。作者2017年9月目錄用戶評價
讀到這本書的書名《製造係統智能調度方法與雲服務》，我首先聯想到的是當前製造業麵臨的巨大挑戰和轉型需求。在日益激烈的市場競爭中，如何讓生産流程更加敏捷、高效，同時又能靈活應對各種變化，是每個製造企業都必須思考的問題。我一直對“智能調度”這個概念很感興趣，它似乎是解決這些問題的關鍵。我希望能在這本書中找到關於如何利用先進技術來優化生産調度的方法論。比如，是否會介紹一些能夠處理大規模、高復雜度生産任務的算法？這些算法在實際應用中又會麵臨哪些挑戰？“智能”這個詞尤其吸引我，它意味著調度係統不再是簡單的預設規則執行者，而是能夠通過學習和分析數據來做齣更優決策。我很好奇書中會如何解釋這種“智能”的實現方式，是否會涉及到機器學習、運籌學優化或其他人工智能技術？此外，“雲服務”的引入讓我對這本書的實用性充滿瞭期待。我設想，書中可能會探討如何將復雜的調度係統集成到雲平颱中，從而實現資源的共享、協同和遠程管理。這對於那些需要整閤多個生産基地、與第三方供應商協同，或者希望降低IT基礎設施成本的企業來說，無疑是一個非常吸引人的方嚮。我希望這本書能夠提供一些切實可行的解決方案和指導，幫助我理解如何將這些前沿的理論和技術應用到實際的製造場景中，從而提升生産效率和企業競爭力。
評分拿到這本書，我第一反應就是想翻到關於“調度”的部分。我的工作經常會接觸到生産計劃的製定和調整，深知其中的復雜性。無論是麵對突發訂單、設備故障，還是原材料的供應波動，都需要在極短的時間內做齣最優的決策，以最小的代價保證生産的連續性和訂單的交付。這本書的名字恰好點明瞭這個核心問題，讓我充滿瞭期待。我希望它能提供一些實用的、經過驗證的調度模型和算法，比如如何根據實時的數據動態調整生産優先級，如何優化工序間的銜接以減少瓶頸，以及如何進行多目標優化，平衡成本、交貨期和資源利用率。我尤其感興趣的是“智能”二字所蘊含的潛力。這是否意味著書中會介紹一些能夠自主學習、自我優化的調度係統？它們是如何通過分析曆史數據來預測未來可能的瓶頸，又如何利用人工智能技術來實現更精細化的資源分配？對於“雲服務”的提及，我也充滿瞭好奇。我設想，這可能是在探討如何構建一個基於雲端的製造調度平颱，讓中小企業也能以較低的成本享受到先進的智能調度能力，或者是如何利用雲計算的彈性來應對大規模、復雜的生産調度需求。總而言之，我希望這本書能夠給我帶來一些啓發，讓我能夠更好地理解和應用智能調度技術，提升我所在領域的生産管理水平。
評分這本書的書名“製造係統智能調度方法與雲服務”讓我眼前一亮，因為這正是我一直在尋找的關於工業領域前沿技術的綜閤性資料。我對智能製造的概念非常著迷，而調度係統無疑是其中至關重要的一環。一個高效的調度係統，能夠極大地提升生産效率，降低運營成本，甚至影響到企業的核心競爭力。我非常好奇書中會如何闡述“智能調度方法”。是會深入探討傳統的調度算法，並在此基礎上引入機器學習、深度學習等人工智能技術，使其具備自適應和優化的能力？例如，如何利用AI來預測設備故障，從而提前進行維護，避免非計劃停機？如何通過強化學習來優化復雜的生産流程，實現資源的動態分配和任務的智能排序？我希望書中能提供一些具體的算法模型、數學原理和實現思路，並且最好能結閤一些實際的工業應用案例，讓我能夠更直觀地理解這些理論是如何轉化為實際生産力的。另外，“雲服務”的加入也讓我看到瞭這本書的廣闊前景。我猜想，書中可能會探討如何將智能調度模型部署在雲平颱上，實現遠程管理、數據共享和協同調度。這種模式的優勢顯而易見：可以降低企業在硬件和軟件上的投入，同時能夠實現更靈活、更便捷的調度管理，尤其對於那些分散式生産或需要與供應商協同的企業來說，具有巨大的吸引力。我期待這本書能為我打開一扇新的大門，讓我更深入地瞭解智能製造的未來發展趨勢。
評分這本書的封麵上寫著“製造係統智能調度方法與雲服務”，光看名字就讓人充滿瞭好奇。我一直對製造業的底層邏輯很感興趣，尤其是如何讓龐大而復雜的生産綫變得更加高效、智能，這其中的奧秘總讓我覺得深不可測。想象一下，在現代化的工廠裏，成韆上萬的機器在精確的時間、按照特定的順序協同工作，每一個環節都不能齣錯，這背後需要多麼精妙的算法和強大的係統支持？這本書似乎就觸及瞭核心。我很好奇，它是否會深入講解那些能夠大幅提升生産效率、降低成本的“黑科技”？比如，是否會剖析一些前沿的調度算法，如強化學習在製造場景下的應用？又或者，它會描繪齣未來工廠的智能化藍圖，讓我們窺見大數據、物聯網、人工智能如何共同驅動製造的革新？我期待的不僅僅是理論知識的堆砌，更希望能看到一些貼閤實際的案例分析，瞭解這些智能調度方法是如何在真實的生産環境中落地生根，又帶來瞭哪些切實的效益。同時，“雲服務”的加入也讓我眼前一亮，這是否意味著書中會探討如何將復雜的調度模型部署到雲端，實現靈活、可擴展的調度解決方案？雲計算在製造業中的潛力巨大，我希望這本書能為我打開一扇通往這個領域的窗戶，瞭解它如何為製造企業帶來前所未有的敏捷性和智能化。
評分這本書的書名，一瞬間就勾起瞭我對現代工業生産背後“智慧”的好奇。我一直認為，製造係統的核心競爭力之一在於其調度能力，而“智能”二字則代錶瞭這種能力的飛躍。我非常期待書中能揭示那些讓生産綫“活”起來的秘密，是如何從被動執行指令，轉變為能夠主動感知、分析並優化自身的運行狀態。我特彆想知道，書中是否會深入探討一些前沿的算法，例如如何利用 AI 來預測設備的運行狀況，從而避免計劃外的停工，或者如何通過復雜的模型來模擬和評估不同的調度方案，找到那個最優解。我腦海中浮現的是一個畫麵：龐大的生産車間裏，機器不再是冰冷的執行者，而是擁有“大腦”的夥伴，能夠根據實時的數據流，動態地調整自身的節奏，與其他的設備進行高效的協同。而“雲服務”的加入，則讓我看到瞭這種智能調度走嚮更廣闊的應用前景。我猜測，這本書可能會闡述如何構建一個去中心化的、可擴展的調度體係，讓企業能夠按需使用調度能力，而無需承擔高昂的硬件和軟件開發成本。或許，它還會探討如何通過雲平颱實現跨區域、跨部門的生産協同，從而打破信息孤島，提升整個供應鏈的響應速度和效率。總而言之，我希望這本書能帶給我對未來智能製造調度模式的深刻洞察，並提供一些可藉鑒的實踐思路，讓我能夠更好地理解和擁抱這場正在發生的工業革命。
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