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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
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