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| 編輯推薦： |
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云制造技术是影响我国未来制造业模式与业态的新技术，但相关理论尚不完善。本书是基于对云制造基础理论与应用的探究编写的，主要介绍了云制造环境下资源优化配置与动态调度理论与应用，内容充实、科学，与实际应用联系紧密。 当前，大多数制造企业已从大批量生产转向小批量、多品种，按订单生产，或者按订单设计的经营模式，要求企业具有满足客户个性化需求的制造资源和制造能力。本书针对此展开，着重介绍云制造任务、云制造资源、资源动态调度及车间应用理论，并通过实例分析融会贯通相关理论，以期推动云制造相关技术的发展与促进体系的完善。
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| 內容簡介： |
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本书简要介绍云制造环境下制造资源智能优化配置与动态调度的相关技术。在现有云制造资源配置与调度研究的基础上，提出一种将云制造平台下复杂制造任务合理分解的方法；构建云制造资源匹配评价指标体系和智能优化匹配模型，并提出基于层次分析法的人工蜂群优化匹配方法；模拟在云制造服务平台中多种类型任务同时执行，并考虑各类突发事件，采用多层编码的遗传算法实现资源的动态调度；改进粒子群算法，实现在多干扰条件下云制造资源动态调度；运用博弈论和改进粒子群算法建立优化车间调度模型，实现车间资源动态调度。本书可供从事云制造、 智能制造相关工作的科研、工程技术人员阅读参考，也可作为从事网络协同制造、 制造服务与管理研究的师生参考书。
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| 關於作者： |
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胡艳娟，长春工业大学，教授、博士生导师，吉林大学博士后，美国密歇根大学访问学者，北京航空航天大学访问学者。国际仿生工程学会(ISBE)会员，中国仿真学会会员，全国高等学校制造自动化研究会东北分会会员。近年来主要从事云制造、智能制造、网络协同制造、汽车零部件加工与检测技术、仿生智能算法等领域的研究，主持国家自然科学基金青年基金项目1项、春晖计划项目1项、中国博士后科学基金项目1项、吉林省科技厅项目1项、教育厅项目3项，主要参加项目20余项。一作者发表学术论文30余篇，其中SCI、EI检索收录20余篇。以一完成人获吉林省自然科学学术成果奖三等奖1项，主要参加省部级科研奖励3项。培养硕士研究生10余名。
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| 目錄：
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第1章 概述001
1.1 云制造基础知识001
1.2 云制造资源智能优化配置与动态调度内容003
1.3 本章小结005
第2章 云制造任务分解建模与仿真006
2.1 云制造任务分解概述006
2.2 设计任务分解建模007
2.2.1 设计任务分解原则007
2.2.2 设计任务分解数学模型008
2.3 制造任务分解建模010
2.3.1 制造任务分解原则010
2.3.2 制造任务分解数学模型011
2.4 运输任务分解建模013
2.5 维护任务分解建模014
2.6 基于深度优化算法的设计任务分解015
2.6.1 深度优化算法的基本原理015
2.6.2 设计任务矩阵的建立015
2.6.3 求解矩阵任务集016
2.7 基于快速模块化算法的制造任务分解017
2.8 基于人工蜂群算法的运输任务分解018
2.8.1 人工蜂群算法原理018
2.8.2 编码019
2.8.3 适应度函数与算法流程019
2.9 基于层次分析法的权重计算021
2.10 实例仿真分析023
2.10.1 设计任务仿真023
2.10.2 制造任务仿真025
2.10.3 运输任务仿真027
2.10.4 维护任务仿真030
2.11 本章小结030
第3章 云制造资源智能优化匹配建模与仿真031
3.1 制造资源的智能优化匹配问题描述031
3.2 云环境下制造资源分类033
3.3 制造资源匹配评价指标体系035
3.4 云环境下制造资源智能优化匹配模型037
3.4.1 优化目标函数038
3.4.2 约束条件040
3.5 基于层次分析法的权重计算041
3.5.1 层次分析法计算权重步骤042
3.5.2 权重计算043
3.6 基于人工蜂群算法的制造资源智能优化匹配045
3.6.1 编码操作045
3.6.2 适应度函数的构造045
3.6.3 雇佣蜂阶段046
3.6.4 观察蜂阶段046
3.6.5 侦查蜂阶段046
3.7 仿真实验分析048
3.8 本章小结053
第4章 基于云制造任务变化的资源动态调度建模与仿真054
4.1 云制造任务054
4.1.1 云制造任务信息描述055
4.1.2 云制造任务动态性分析055
4.2 基于云制造任务变化的资源动态调度问题描述056
4.3 云制造资源调度指标建立058
4.4 基于云制造任务变化的资源动态调度数学模型058
4.4.1 数学符号及其描述058
4.4.2 优化目标059
4.4.3 约束条件061
4.5 遗传算法062
4.6 基于层次分析法的权重计算064
4.6.1 层次分析法求解步骤065
4.6.2 权重计算066
4.7 基于多层编码遗传算法的资源动态调度067
4.7.1 个体编码067
4.7.2 适应度函数的构造069
4.7.3 选择操作069
4.7.4 交叉操作069
4.7.5 变异操作070
4.8 仿真验证072
4.9 本章小结080
第5章 基于资源变化的动态调度建模与仿真081
5.1 云制造资源081
5.2 基于资源变化的动态调度问题描述082
5.3 基于资源变化的动态调度数学模型084
5.3.1 数学符号及其描述084
5.3.2 优化目标085
5.3.3 约束条件087
5.4 粒子群优化算法088
5.4.1 粒子群算法基本原理088
5.4.2 粒子群算法流程及步骤089
5.5 基于改进粒子群算法的资源动态调度090
5.5.1 编码090
5.5.2 适应度函数构造091
5.5.3 粒子位置与速度更新092
5.5.4 粒子群算法的改进092
5.6 仿真分析095
5.7 本章小结102
第6章 云制造环境下车间资源的动态调度建模与仿真104
6.1 车间资源动态调度问题描述104
6.2 任务优先级评定建模107
6.2.1 博弈论及其要素107
6.2.2 两项任务优先级评定108
6.2.3 多项任务优先级评定109
6.2.4 多目标评定矩阵构建111
6.3 车间资源动态调度建模113
6.3.1 数学符号及其描述113
6.3.2 优化目标114
6.3.3 约束条件115
6.4 基于改进粒子群算法的车间资源动态调度116
6.4.1 编码116
6.4.2 适应度函数构造117
6.4.3 粒子群算法操作流程117
6.5 仿真分析119
6.6 本章小结125
附录126
参考文献161
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| 內容試閱：
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近年来云制造模式和技术的研究与应用促进了制造业向“产品＋服务”为主导的“集成化、协同化、敏捷化、绿色化、服务化、智能化”的新经济增长方式发展，进而加快了制造业实现“智慧化制造”，提高了制造企业的自主创新能力和市场竞争能力。但云制造技术还有许多问题亟待解决。本书针对云制造环境下制造资源智能优化配置与动态调度进行深入分析与研究，并提出相应的解决办法，为云制造体系的完善与应用提供参考。
本书围绕云制造资源智能优化配置与动态调度相关技术展开，全书共分为6章。第1 章简要介绍云制造基础知识以及制造资源智能优化配置与动态调度在云制造环境下的研究内容；第2 章对云制造任务进行阐述，分析云制造环境下任务的特点，利用HTN 分层规划方法，按照任务在全生命周期中设计、制造、运输和维护四个阶段不同的特点，分别进行建模，并运用深度优化算法、快速模块化算法、人工蜂群算法等实现设计、制造、运输、维护四个阶段的任务分解；第3章分析影响云制造环境下任务与资源优化匹配的因素及需求，构建制造资源匹配指标体系和优化匹配模型，提出了一种基于人工蜂群的匹配方法，以6 个子任务为例进行仿真分析，实现了云制造资源优化匹配；第4 章对云制造环境下制造任务的各类突发干扰事件进行分析，建立了基于任务变化的资源调度模型，采用基于多层编码的遗传算法进行仿真实验，实现了云制造资源动态调度；第5 章对云制造环境下制造资源发生变化时的动态调度进行研究，构建了数学模型，采用改进的粒子群算法进行仿真实验；第6 章结合云制造车间生产制造过程中环境动态变化的情况，建立车间资源动态调度模型，在博弈论基础上采用粒子群算法建模，对云制造平台下车间资源的动态调度问题进行仿真。
本书在编写过程中，得到了长春工业大学、科技部科技评估中心、吉林大学、北京航空航天大学、美国密西根大学的大力支持，在编写及校对过程中，得到了吉林省智能制造技术工程研究中心的帮助，在此一并向他们表示衷心的感谢！
本书相关的研究工作得到了国家自然科学基金项目“云制造环境下可制造性评价理论与方法研究”（51405030）、吉林省科技厅重点研发项目“汽车制动盘多工位全自动平衡机的研制”(20210201107GX)、吉林省科技厅国际科技合作项目“工业云环境下汽车整车制造资源跨平台智能调度研究”（20220402019GH）的支持。
限于笔者水平，不妥之处在所难免，恳请广大读者批评指正。
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