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離散車間排序依賴作業切換的成組調度研究（簡體書）
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目次
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離散車間生產調度是提高運營效率、降低成本，乃至取得競爭優勢的重要手段和有力工具。隨著離散車間生產調度問題的深入研究，新問題、新模型和新方法不斷湧現。本書共7章：第1章為緒論；第2章為Job-shop最優作業切換的成組調度模型與關鍵技術；第3章為基於加工資源相似度的聚類成組研究；第4章為基於EDD-SDST-ACO啟發規則的最優作業切換單機成組調度研究；第5章為基於GATS混合算法的最優作業切換不相關並行機成組調度研究；第6章為基於QCSO混合算法的最優作業切換柔性Job-shop調度研究；第7章為總結與展望。本書可作為高等院校工業工程類專業本科生和工程碩士的輔助教材，也可供相關企業的工業工程師和生產管理人員閱讀參考。
作者簡介
宋海草，陝西西安人，博士研究生，副教授。山東工商學院管理科學與工程學院工業工程系主任。山東省高等教育學會會員。__eol__學習經歷：2003年獲得西安科技大學安全工程專業學士學位；2010年獲得石河子大學農業機械化工程專業碩士學位；2016年獲得重慶大學管理科學與工程專業博士學位。__eol__工作經歷：2004年3月至2018年6月就職于石河子大學機械電氣工程學院工業工程系；2018年7月至今就職于山東工商學院管理科學與工程學院工業工程系。__eol____eol__1.基於加工資源的零件分類成組研究[J], 上海交通大學學報，2016,50(9)1460-1466．__eol__(EI檢索號：20164202924599)(第一作者)__eol__2.A study of job shop standard setup time quota[J], Prod Eng- Devel, 2016(10):185-196.__eol__(EI檢索號：20155101700663) (第一作者)__eol__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.(大會宣讀論文)(EI檢索號：20161602261592) (第一作者)__eol__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)__eol__5.基於模糊聚類K-means的播種機焊接零件編碼分類[J],石河子大學學報(自然科學版),2016,34(2)：238-243.(通訊作者)__eol__6. 基於GATS混合算法的最優作業切換不相關並行機成組調度研究[J].重慶大學學報，2019.12月底出版。(第一作者)__eol__7.石河子大學應用基礎研究青年項目"播種機焊接件生產的成組調度研究”(2014ZRKXYQ06)， __eol__2015.01-2016.12，主持，已結題。__eol__8.山東工商學院博士基金項目"大數據環境下離散車間排序依賴作業切換的生產調度研究”，2019-2021，主持
名人/編輯推薦
可作為高等院校工業工程類專業本科生和工程碩士的輔助教材，也可供相關企業的工業工程師和生產管理人員閱讀參考。
離散車間生產調度是提高運營效率、降低成本，乃至取得競爭優勢的重要手段和有力工具。隨著離散車間生產調度問題的深入研究，新問題、新模型和新方法不斷湧現。
離散車間生產調度是提高運營效率、降低成本，乃至取得競爭優勢的重要手段和有力工具。隨著離散車間生產調度問題的深入研究，新問題、新模型和新方法不斷湧現。
目次
1 緒論 / 1
1.1 研究背景 / 3
1.2 國內外相關研究現狀 / 8
1.2.1 作業切換 / 8
1.2.2 成組技術 / 13
1.2.3 Job-shop調度 / 16
1.2.4 成組調度研究現狀 / 22
1.3 研究目的意義 / 27
1.4 研究內容、方法、技術路線 / 29
1.4.1 研究內容 / 29
1.4.2 研究方法 / 31
1.4.3 技術路線 / 32
1.5 本書的創新之處 / 34
1.6 本章小結 / 36
2 Job-shop最優作業切換的成組調度模型與關鍵技術 / 37
2.1 引言 / 39
2.2 Job-shop最優作業切換問題 / 41
2.2.1 Job-shop調度 / 41
2.2.2 Job-shop作業切換 / 43
2.2.3 Job-shop作業切換影響因素分析 / 49
2.2.4 最優作業切換問題的提出 / 52
2.3 基於成組技術的最優作業切換的Job- shop調度模型 / 55
2.3.1 面向Job-shop最優作業切換成組調度 / 55
2.3.2 基於成組技術的最優作業切換的Job-shop調度模型 / 57
2.4 面向最優作業切換的Job-shop成組調度關鍵技術 / 59
2.4.1 零件聚類成組 / 59
2.4.2 基於成組技術的最優作業切換單機調度問題 / 60
2.4.3 基於成組技術的最優作業切換不相關並行機調度問題 / 62
2.4.4 基於成組技術的最優作業切換柔性Job- shop調度問題 / 63
2.5 本章小結 / 65
3 基於加工資源相似度的聚類成組研究 / 67
3.1 引言 / 69
3.2 加工資源特徵 / 73
3.3 加工資源相似性度量 / 75
3.3.1 建立編碼矩陣 / 75
3.3.2 加工資源的加權相似性度量 / 76
3.4 基於加工資源相似的零件聚類成組遺傳算法 / 78
3.4.1 聚類效果評價 / 79
3.4.2 目標函數 / 80
3.4.3 分組編碼 / 82
3.4.4 種群初始化 / 82
3.4.5 適應度函數 / 83
3.4.6 選擇操作 / 83
3.4.7 交叉操作 / 83
3.4.8 變異操作 / 84
3.5 實例驗證 / 86
3.5.1 數據生成 / 86
3.5.2 計算結果 / 88
3.6 本章小結 / 91
4 基於EDD-SDST-ACO啟發規則的最優作業切換單機成組
調度研究 / 93
4.1 引言 / 95
4.2 問題描述 / 97
4.3 模型構建 / 99
4.4 EDD-SDST-ACO啟發式規則 / 101
4.4.1 蟻群算法 / 102
4.4.2 工件組排序 / 104
4.4.3 工件組內排序 / 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啟發式規則有效性驗證 / 111
4.5.1 數據生成 / 111
4.5.2 參數設置 / 111
4.5.3 計算結果 / 118
4.6 實證研究 / 120
4.7 本章小結 / 122
5 基於GATS混合算法的最優作業切換不相關並行機成組
調度研究 / 125
5.1 引言 / 127
5.2 問題描述 / 132
5.3 模型構建 / 133
5.4 算法設計 / 136
5.4.1 種群初始化 / 137
5.4.2 適應度函數 / 138
5.4.3 獲得初始解 / 139
5.4.4 鄰域生成方法 / 142
5.4.5 交叉操作 / 144
5.4.6 變異操作 / 144
5.4.7 遺傳禁忌搜索算法流程 / 145
5.5 算法有效性驗證 / 149
5.5.1 數據生成 / 149
5.5.2 算法參數設置 / 150
5.5.3 計算結果 / 156
5.6 本章小結 / 159
6 基於QCSO混合算法的最優作業切換柔性Job-shop
調度研究 / 161
6.1 引言 / 163
6.2 問題描述 / 168
6.3 模型構建 / 170
6.4 算法設計 / 173
6.4.1 編碼機制 / 176
6.4.2 解碼機制 / 177
6.4.3 搜索模式 / 179
6.4.4 跟蹤模式 / 180
6.4.5 量子旋轉角更新 / 181
6.4.6 適應度函數 / 183
6.4.7 量子貓群優化算法流程 / 183
6.5 算法有效性驗證 / 185
6.5.1 數據生成 / 185
6.5.2 計算結果 / 189
6.6 實證研究 / 198
6.7 本章小結 / 202
7 總結與展望 / 205
7.1 本書總結 / 207
7.2 研究展望 / 210
參考文獻 / 213
1.1 研究背景 / 3
1.2 國內外相關研究現狀 / 8
1.2.1 作業切換 / 8
1.2.2 成組技術 / 13
1.2.3 Job-shop調度 / 16
1.2.4 成組調度研究現狀 / 22
1.3 研究目的意義 / 27
1.4 研究內容、方法、技術路線 / 29
1.4.1 研究內容 / 29
1.4.2 研究方法 / 31
1.4.3 技術路線 / 32
1.5 本書的創新之處 / 34
1.6 本章小結 / 36
2 Job-shop最優作業切換的成組調度模型與關鍵技術 / 37
2.1 引言 / 39
2.2 Job-shop最優作業切換問題 / 41
2.2.1 Job-shop調度 / 41
2.2.2 Job-shop作業切換 / 43
2.2.3 Job-shop作業切換影響因素分析 / 49
2.2.4 最優作業切換問題的提出 / 52
2.3 基於成組技術的最優作業切換的Job- shop調度模型 / 55
2.3.1 面向Job-shop最優作業切換成組調度 / 55
2.3.2 基於成組技術的最優作業切換的Job-shop調度模型 / 57
2.4 面向最優作業切換的Job-shop成組調度關鍵技術 / 59
2.4.1 零件聚類成組 / 59
2.4.2 基於成組技術的最優作業切換單機調度問題 / 60
2.4.3 基於成組技術的最優作業切換不相關並行機調度問題 / 62
2.4.4 基於成組技術的最優作業切換柔性Job- shop調度問題 / 63
2.5 本章小結 / 65
3 基於加工資源相似度的聚類成組研究 / 67
3.1 引言 / 69
3.2 加工資源特徵 / 73
3.3 加工資源相似性度量 / 75
3.3.1 建立編碼矩陣 / 75
3.3.2 加工資源的加權相似性度量 / 76
3.4 基於加工資源相似的零件聚類成組遺傳算法 / 78
3.4.1 聚類效果評價 / 79
3.4.2 目標函數 / 80
3.4.3 分組編碼 / 82
3.4.4 種群初始化 / 82
3.4.5 適應度函數 / 83
3.4.6 選擇操作 / 83
3.4.7 交叉操作 / 83
3.4.8 變異操作 / 84
3.5 實例驗證 / 86
3.5.1 數據生成 / 86
3.5.2 計算結果 / 88
3.6 本章小結 / 91
4 基於EDD-SDST-ACO啟發規則的最優作業切換單機成組
調度研究 / 93
4.1 引言 / 95
4.2 問題描述 / 97
4.3 模型構建 / 99
4.4 EDD-SDST-ACO啟發式規則 / 101
4.4.1 蟻群算法 / 102
4.4.2 工件組排序 / 104
4.4.3 工件組內排序 / 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啟發式規則有效性驗證 / 111
4.5.1 數據生成 / 111
4.5.2 參數設置 / 111
4.5.3 計算結果 / 118
4.6 實證研究 / 120
4.7 本章小結 / 122
5 基於GATS混合算法的最優作業切換不相關並行機成組
調度研究 / 125
5.1 引言 / 127
5.2 問題描述 / 132
5.3 模型構建 / 133
5.4 算法設計 / 136
5.4.1 種群初始化 / 137
5.4.2 適應度函數 / 138
5.4.3 獲得初始解 / 139
5.4.4 鄰域生成方法 / 142
5.4.5 交叉操作 / 144
5.4.6 變異操作 / 144
5.4.7 遺傳禁忌搜索算法流程 / 145
5.5 算法有效性驗證 / 149
5.5.1 數據生成 / 149
5.5.2 算法參數設置 / 150
5.5.3 計算結果 / 156
5.6 本章小結 / 159
6 基於QCSO混合算法的最優作業切換柔性Job-shop
調度研究 / 161
6.1 引言 / 163
6.2 問題描述 / 168
6.3 模型構建 / 170
6.4 算法設計 / 173
6.4.1 編碼機制 / 176
6.4.2 解碼機制 / 177
6.4.3 搜索模式 / 179
6.4.4 跟蹤模式 / 180
6.4.5 量子旋轉角更新 / 181
6.4.6 適應度函數 / 183
6.4.7 量子貓群優化算法流程 / 183
6.5 算法有效性驗證 / 185
6.5.1 數據生成 / 185
6.5.2 計算結果 / 189
6.6 實證研究 / 198
6.7 本章小結 / 202
7 總結與展望 / 205
7.1 本書總結 / 207
7.2 研究展望 / 210
參考文獻 / 213
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