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『簡體書』离散车间排序依赖作业切换的成组调度研究

書城自編碼： 3556860
分類：簡體書→大陸圖書→自然科學→數學
作者： 宋海草
國際書號(ISBN)： 9787121386541
出版社： 电子工业出版社
出版日期： 2020-10-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 142.6

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內容簡介：
离散车间生产调度是提高运营效率、降低成本，乃至取得竞争优势的重要手段和有力工具。随着离散车间生产调度问题的深入研究，新问题、新模型和新方法不断涌现。本书共7章：第1章为绪论；第2章为Job-shop*作业切换的成组调度模型与关键技术；第3章为基于加工资源相似度的聚类成组研究；第4章为基于EDD-SDST-ACO启发规则的*作业切换单机成组调度研究；第5章为基于GATS混合算法的*作业切换不相关并行机成组调度研究；第6章为基于QCSO混合算法的*作业切换柔性Job-shop调度研究；第7章为总结与展望。本书可作为高等院校工业工程类专业本科生和工程硕士的辅助教材，也可供相关企业的工业工程师和生产管理人员阅读参考。
關於作者：
宋海草，陕西西安人，博士研究生，副教授。山东工商学院管理科学与工程学院工业工程系主任。山东省高等教育学会会员。学习经历：2003年获得西安科技大学安全工程专业学士学位；2010年获得石河子大学农业机械化工程专业硕士学位；2016年获得重庆大学管理科学与工程专业博士学位。工作经历：2004年3月至2018年6月就职于石河子大学机械电气工程学院工业工程系；2018年7月至今就职于山东工商学院管理科学与工程学院工业工程系。1.基于加工资源的零件分类成组研究[J], 上海交通大学学报，2016,5091460-1466．EI检索号：20164202924599第一作者2.A study of job shop standard setup time quota[J], Prod Eng- Devel, 201610：185-196.EI检索号：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.大会宣读论文EI检索号：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.基于模糊聚类K-means的播种机焊接零件编码分类[J],石河子大学学报自然科学版,2016,342：238-243.（通讯作者）6. 基于GATS混合算法的最优作业切换不相关并行机成组调度研究[J].重庆大学学报，2019.12月底出版。第一作者7.石河子大学应用基础研究青年项目"播种机焊接件生产的成组调度研究2014ZRKXYQ06， 2015.01-2016.12，主持，已结题。8.山东工商学院博士基金项目"大数据环境下离散车间排序依赖作业切换的生产调度研究，2019-2021，主持，在研。宋海草，陕西西安人，博士研究生，副教授。山东工商学院管理科学与工程学院工业工程系主任。山东省高等教育学会会员。学习经历：2003年获得西安科技大学安全工程专业学士学位；2010年获得石河子大学农业机械化工程专业硕士学位；2016年获得重庆大学管理科学与工程专业博士学位。工作经历：2004年3月至2018年6月就职于石河子大学机械电气工程学院工业工程系；2018年7月至今就职于山东工商学院管理科学与工程学院工业工程系。1.基于加工资源的零件分类成组研究[J], 上海交通大学学报，2016,5091460-1466．EI检索号：20164202924599第一作者2.A study of job shop standard setup time quota[J], Prod Eng- Devel, 201610：185-196.EI检索号：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.大会宣读论文EI检索号：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.基于模糊聚类K-means的播种机焊接零件编码分类[J],石河子大学学报自然科学版,2016,342：238-243.（通讯作者）6. 基于GATS混合算法的最优作业切换不相关并行机成组调度研究[J].重庆大学学报，2019.12月底出版。第一作者7.石河子大学应用基础研究青年项目"播种机焊接件生产的成组调度研究2014ZRKXYQ06， 2015.01-2016.12，主持，已结题。8.山东工商学院博士基金项目"大数据环境下离散车间排序依赖作业切换的生产调度研究，2019-2021，主持，在研。
目錄：
1 绪论 1
1.1 研究背景 3
1.2 国内外相关研究现状 8
1.2.1 作业切换 8
1.2.2 成组技术 13
1.2.3 Job-shop调度 16
1.2.4 成组调度研究现状 22
1.3 研究目的意义 27
1.4 研究内容、方法、技术路线 29
1.4.1 研究内容 29
1.4.2 研究方法 31
1.4.3 技术路线 32
1.5 本书的创新之处 34
1.6 本章小结 36
2 Job-shop最优作业切换的成组调度模型与关键技术 37
2.1 引言 39
2.2 Job-shop最优作业切换问题 41
2.2.1 Job-shop调度 41
2.2.2 Job-shop作业切换 43
2.2.3 Job-shop作业切换影响因素分析 49
2.2.4 最优作业切换问题的提出 52
2.3 基于成组技术的最优作业切换的Job- shop调度模型 55
2.3.1 面向Job-shop最优作业切换成组调度 55
2.3.2 基于成组技术的最优作业切换的Job-shop调度模型 57
2.4 面向最优作业切换的Job-shop成组调度关键技术 59
2.4.1 零件聚类成组 59
2.4.2 基于成组技术的最优作业切换单机调度问题 60
2.4.3 基于成组技术的最优作业切换不相关并行机调度问题 62
2.4.4 基于成组技术的最优作业切换柔性Job- shop调度问题 63
2.5 本章小结 65
3 基于加工资源相似度的聚类成组研究 67
3.1 引言 69
3.2 加工资源特征 73
3.3 加工资源相似性度量 75
3.3.1 建立编码矩阵 75
3.3.2 加工资源的加权相似性度量 76
3.4 基于加工资源相似的零件聚类成组遗传算法 78
3.4.1 聚类效果评价 79
3.4.2 目标函数 80
3.4.3 分组编码 82
3.4.4 种群初始化 82
3.4.5 适应度函数 83
3.4.6 选择操作 83
3.4.7 交叉操作 83
3.4.8 变异操作 84
3.5 实例验证 86
3.5.1 数据生成 86
3.5.2 计算结果 88
3.6 本章小结 91
4 基于EDD-SDST-ACO启发规则的最优作业切换单机成组
调度研究 93
4.1 引言 95
4.2 问题描述 97
4.3 模型构建 99
4.4 EDD-SDST-ACO启发式规则 101
4.4.1 蚁群算法 102
4.4.2 工件组排序 104
4.4.3 工件组内排序 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启发式规则有效性验证 111
4.5.1 数据生成 111
4.5.2 参数设置 111
4.5.3 计算结果 118
4.6 实证研究 120
4.7 本章小结 122
5 基于GATS混合算法的最优作业切换不相关并行机成组
调度研究 125
5.1 引言 127
5.2 问题描述 132
5.3 模型构建 133
5.4 算法设计 136
5.4.1 种群初始化 137
5.4.2 适应度函数 138
5.4.3 获得初始解 139
5.4.4 邻域生成方法 142
5.4.5 交叉操作 144
5.4.6 变异操作 144
5.4.7 遗传禁忌搜索算法流程 145
5.5 算法有效性验证 149
5.5.1 数据生成 149
5.5.2 算法参数设置 150
5.5.3 计算结果 156
5.6 本章小结 159
6 基于QCSO混合算法的最优作业切换柔性Job-shop
调度研究 161
6.1 引言 163
6.2 问题描述 168
6.3 模型构建 170
6.4 算法设计 173
6.4.1 编码机制 176
6.4.2 解码机制 177
6.4.3 搜索模式 179
6.4.4 跟踪模式 180
6.4.5 量子旋转角更新 181
6.4.6 适应度函数 183
6.4.7 量子猫群优化算法流程 183
6.5 算法有效性验证 185
6.5.1 数据生成 185
6.5.2 计算结果 189
6.6 实证研究 198
6.7 本章小结 202
7 总结与展望 205
7.1 本书总结 207
7.2 研究展望 210
参考文献 213

 

 

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