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章介紹了車間調(diào)度問題和多目標優(yōu)化問題。從宏觀角度介紹了加工時間可控車間調(diào)度問題的概念和常見的車間調(diào)度問題。第二章對多目標優(yōu)化算法進行了介紹，簡述了多目標優(yōu)化算法的概念和評價指標，并對常見多目標優(yōu)化算法進行了總結(jié)和介紹。第三章研究了加工時間可控的單機調(diào)度問題。第四章研究了加工時間可控的不相關并行機調(diào)度問題。第五章研究了加工時間可控的流水車間調(diào)度問題。第六章研究了加工時間可控的作業(yè)車間調(diào)度問題。第七章研究了加工時間可控的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題。第八章對焊接生產(chǎn)車間與發(fā)動機冷卻風扇生產(chǎn)車間實際調(diào)度問題分別展開了深入的研究。

制造業(yè)作為實體經(jīng)濟的基礎，在國民經(jīng)濟中占有重要地位。車間調(diào)度是制造業(yè)的關鍵技術之一，合理的車間調(diào)度能夠降低企業(yè)成本，提高企業(yè)的經(jīng)濟效益。因此，車間調(diào)度問題是現(xiàn)代制造系統(tǒng)中亟須解決的組合優(yōu)化問題之一。在傳統(tǒng)車間調(diào)度的研究中，工件加工時間通常被假定為常量，但在實際生產(chǎn)中工件加工時間是可變的，并可以通過消耗可用的額外資源（如燃料、人力、機器、能源以及資金等）加以控制。而且，壓縮工件加工時間可在一定程度上提高生產(chǎn)效率。因此，考慮加工時間可控的車間調(diào)度將更加貼近實際生產(chǎn)。相比于傳統(tǒng)車間調(diào)度問題，由于考慮了加工時間可控的特性，車間調(diào)度問題的求解難度會更大，這也導致了針對該問題的研究進展緩慢。此外，由于控制加工時間需消耗額外資源，會導致成本的增加，因此該問題本質(zhì)上是一個多目標優(yōu)化問題。基于上述原因，本書對多種類型的加工時間可控的多目標車間調(diào)度問題開展了系統(tǒng)、深入的研究。主要針對加工時間可控的多目標單機調(diào)度問題、并行機調(diào)度問題、流水車間調(diào)度問題、作業(yè)車間調(diào)度問題以及柔性作業(yè)車間調(diào)度問題進行研究。結(jié)合各種問題的特點，分別設計了不同的算法對問題進行求解，并通過實驗驗證相應算法的可行性和準確性。*后將上述研究的理論成果與焊接車間、發(fā)動機冷卻風扇加工車間的生產(chǎn)情況相結(jié)合，分析了實際車間中存在的加工時間可控的多目標調(diào)度問題，使本書的理論成果應用于實際車間的生產(chǎn)，證明了本書提出的多目標調(diào)度優(yōu)化算法的實用性。本書所介紹的研究工作獲得了國家杰出青年基金項目（No. 51825502）、國家自然科學基金項目（No. 51805495和51775216）和中國博士后科學基金面上項目（No. 2020M683236）的資助，在此表示衷心感謝。在本書的編寫過程中，研究生黃遠祥、邱杰承擔了不少編排工作，謹此致謝。在本書的編寫過程中，我們參閱了大量文獻，在此對相關作者表示由衷的感謝。加工時間可控的車間調(diào)度問題的研究還處在不斷的發(fā)展之中，由于作者的水平和能力有限，雖有力求盡善盡美之心，但書中疏漏在所難免，歡迎廣大讀者批評指正。

第1章緒論(1)

1.1引言(1)

1.2車間調(diào)度問題(2)

1.2.1車間調(diào)度問題概述(2)

1.2.2車間調(diào)度問題基本模型(3)

1.3車間調(diào)度問題常用求解方法(6)

1.4加工時間可控的車間調(diào)度基本問題模型(11)

1.5問題現(xiàn)狀與分析(15)

1.6本書的主要內(nèi)容及總體結(jié)構(gòu)(15)

本章參考文獻(17)

第2章多目標優(yōu)化問題概念及常見算法介紹(24)

2.1引言(24)

2.2多目標優(yōu)化問題的基本概念(24)

2.3多目標進化算法的分類(26)

2.4多目標進化算法的性能指標(30)

2.4.1性能指標(30)

2.4.2可視化方法(33)

2.5本章小結(jié)(34)

本章參考文獻(34)

第3章加工時間可控的多目標單機調(diào)度問題研究(36)

3.1引言(36)

3.2問題描述與模型建立(36)

3.3基于混合GAGWO求解加工時間可控的單機調(diào)度問題(37)

3.3.1GA和GWO算法簡介(37)

3.3.2MODGWO算法(41)

3.4數(shù)值實驗(49)

3.4.1測試問題(49)

3.4.2參數(shù)設置(50)

3.4.3改進策略的性能評價(50)

3.4.4與其他多目標進化算法進行比較(54)

3.5本章小結(jié)(59)

本章參考文獻(59)

第4章加工時間可控的多目標并行機調(diào)度問題研究(62)

4.1引言(62)

4.2問題描述與模型建立(62)

4.3基于混合GAVOA求解加工時間可控的并行機調(diào)度問題(65)

4.3.1VOA簡介(65)

4.3.2基于混合GAVOA的MODVOA算法(68)

4.4數(shù)值實驗(74)

4.4.1測試問題(74)

4.4.2參數(shù)設置(75)

4.4.3實驗結(jié)果(76)

4.5本章小結(jié)(85)

本章參考文獻(86)

第5章加工時間可控的多目標流水車間調(diào)度問題研究(87)

5.1引言(87)

5.2問題描述與模型建立(88)

5.3基于混合GAGWO的MODGWO求解多目標流水車間調(diào)度(91)

5.3.1編碼與解碼機制(91)

5.3.2種群初始化(91)

5.3.3社會等級分層(92)

5.3.4搜尋獵物(93)

5.3.5機器負載降低策略(93)

5.3.6替換機制(96)

5.4數(shù)值實驗(96)

5.4.1測試問題(96)

5.4.2參數(shù)設置(97)

5.4.3機器負載降低策略性能分析(98)

5.4.4與其他多目標進化算法進行對比(100)

5.5本章小結(jié)(103)

本章參考文獻(104)

第6章加工時間可控的多目標作業(yè)車間調(diào)度問題研究(106)

6.1引言(106)

6.2問題描述(107)

6.3基于多Agent的加工時間可控的作業(yè)車間調(diào)度(108)

6.4仿真實驗(110)

6.4.1仿真環(huán)境與數(shù)據(jù)(110)

6.4.2實驗結(jié)果與分析(112)

6.5本章小結(jié)(116)

本章參考文獻(116)

第7章加工時間可控的多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究(118)

7.1引言(118)

7.2問題描述與模型建立(120)

7.3基于MODVOA求解MOFJSPCPT(121)

7.3.1編碼與解碼機制(122)

7.3.2種群初始化(124)

7.3.3病毒復制(124)

7.3.4更新探索搜索機制(126)

7.4數(shù)值實驗(128)

7.4.1測試問題(129)

7.4.2參數(shù)設置(129)

7.4.3改進策略的性能評價分析(129)

7.4.4與其他多目標進化算法進行對比(133)

7.5本章小結(jié)(138)

本章參考文獻(138)

第8章加工時間可控的多目標車間調(diào)度實例(142)

8.1引言(142)

8.2加工時間可控的流水車間調(diào)度問題實例(142)

8.2.1焊接車間調(diào)度問題實例(142)

8.2.2結(jié)果及分析(145)

8.3加工時間可控的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題實例(148)

8.3.1發(fā)動機冷卻風扇生產(chǎn)車間調(diào)度問題實例(148)

8.3.2結(jié)果及分析(150)

8.4本章小結(jié)(152)

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