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| 編輯推薦： |
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本书可以作为智能制造工程、工业工程、机械工程等专业本科生的智能调度教材，也可以作为该领域的硕士和博士研究生的学科前沿参考用书。同时，也可以作为其他专业的学生或从业人员快速了解智能调度领域框架的专业参考书。
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| 內容簡介： |
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本书系统介绍了智能调度领域的理论知识，清晰地勾勒出智能调度的知识体系。全书共7章，分别是：绪论、智能调度的理论基础、单机调度问题、并行机调度问题、开放车间调度、流水车间调度和作业车间调度。全书系统、深入浅出地讲解了智能调度的理论知识，同时强化了各调度类型的数学模型和优化方法，重点培养分析问题与解决调度问题的能力。为帮助读者更好掌握问题，每个章节均附有拓展阅读。 本书可以作为智能制造工程、工业工程、机械工程等专业本科生的智能调度教材，也可以作为该领域的硕士和博士研究生的学科前沿参考用书。同时，也可以作为其他专业的学生或从业人员快速了解智能调度领域框架的专业参考书。
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| 關於作者： |
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李新宇，华中科技大学教授、博导，获湖北省杰青资助、全国优博论文提名等。现从事智能制造系统等方向的研究。主持/参与国基金、国家重点研发等10余项。担任中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会总干事。发表SCI论文100余篇，ESI热点3篇、高被引11篇。出版中英文专著5部。获 自然科学一等奖、EAAI 2017-2019 Paper Prize Award（Practice）等。
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| 目錄：
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第1章绪论
1.1调度的作用与意义
1.1.1制造业中的调度
1.1.2服务业中的调度
1.2调度的发展趋势
1.2.1自适应、自组织调度
1.2.2大数据驱动调度
1.2.3协同调度
1.2.4基于数字孪生的调度
1.3习题
参考文献
第2章调度问题的理论基础
2.1调度问题的现状
2.2调度问题的分类与三参数表示方法
2.3调度问题的常用目标函数
2.4调度问题的基本类型
2.5常用的调度方法
2.5.1数学规划方法与求解器
2.5.2启发式方法
2.5.3智能优化方法
2.6习题
参考文献
第3章单机调度问题及其智能优化算法
3.1单机调度问题描述
3.2单机调度问题的数学模型
3.2.1单机总加权完成时间调度问题的数学模型
3.2.2单机提前/拖期调度问题的数学模型
3.3单机调度问题的典型调度规则
3.3.1WSPT规则
3.3.2EDD规则
3.3.3总加权滞后时间
3.4单机调度问题的典型智能优化方法
3.4.1遗传算法
3.4.2遗传算法的基本框架
3.5应用案例介绍
3.6拓展阅读
3.7习题
参考文献
第4章并行机调度问题及其智能优化算法
4.1并行机调度问题描述
4.2并行机调度问题的数学模型
4.3并行机调度问题的典型调度规则
4.3.1最长加工时间优先规则
4.3.2关键路径规则
4.4并行机调度问题的果蝇优化算法
4.4.1果蝇优化算法的基本原理及流程
4.4.2并行机调度问题编码及解码方法
4.4.3初始化方法
4.4.4嗅觉和视觉搜索
4.5应用案例介绍
4.6拓展阅读
4.6.1考虑准备时间的并行机调度问题
4.6.2考虑资源约束的并行机调度问题
4.7习题
参考文献
第5章开放车间调度问题及其智能优化算法
5.1开放车间调度问题描述
5.2开放车间调度问题的数学模型
5.2.1开放车间调度问题的混合整数规划模型
5.2.2开放车间调度问题的析取图模型
5.3开放车间调度问题的典型调度规则
5.4开放车间调度问题的典型智能优化算法
5.4.1粒子群优化算法的基本原理
5.4.2粒子群优化算法的流程
5.4.3编码与解码
5.4.4种群初始化
5.4.5粒子的更新
5.4.6记忆库的更新
5.4.7终止准则
5.4.8实验结果与分析
5.5应用案例介绍
5.6拓展阅读
5.7习题
参考文献
第6章流水车间调度问题及其智能优化算法
6.1流水车间调度问题描述
6.2流水车间调度问题的数学模型
6.3流水车间调度问题的典型调度规则
6.3.1NEH算法
6.3.2Rajendran算法
6.4流水车间调度问题的人工蜂群算法
6.4.1编码
6.4.2初始化
6.4.3引领蜂阶段
6.4.4观察蜂阶段
6.4.5侦查蜂阶段
6.4.6ABC算法过程
6.5应用案例介绍
6.6拓展阅读
6.7习题
参考文献
第7章作业车间调度问题及其智能优化算法
7.1作业车间调度问题描述
7.2作业车间调度问题的数学模型
7.2.1评价指标
7.2.2数学模型
7.2.3析取图模型
7.3作业车间调度问题的MOR和SMT规则
7.3.1MOR/SPT组合规则求解
7.3.2SMT规则求解
7.4作业车间调度问题的典型智能优化算法
7.4.1智能优化算法在作业车间调度中的应用
7.4.2邻域结构在作业车间调度中的应用
7.4.3基于遗传算法求解作业车间调度问题
7.4.4基于遗传与禁忌搜索混合算法求解作业车间调度问题
7.5应用案例介绍
7.6拓展阅读
7.6.1柔性作业车间调度问题
7.6.2可重入作业车间调度问题
7.6.3分布式作业车间调度问题
7.7习题
参考文献
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| 內容試閱：
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智能调度是智能制造的重要使能技术，国家“十四五智能制造发展规划”将其列为关键核心技术之一。调度广泛存在于制造业的各种实际生产场景。优异的调度方案能够在原有生产条件不变的情况下，有效地提高生产效率，创造更多的经济价值。随着人工智能技术的飞速发展和多学科知识的深度交叉融合，产生了大量新型智能优化方法，为调度问题的研究和求解提供了新的思路。
调度研究起源于20世纪50年代，研究人员起初采用以运筹学方法为主的精确方法进行求解。20世纪70年代，对该问题的研究重点转移到调度问题的复杂度分析方面，并以此为基础提出求解方法。20世纪80年代，随着计算机技术的广泛应用和学科间的交叉融合，研究人员开发出可用于实际应用的调度系统。进入21世纪，智能优化算法能在可接受的时间内求得问题的近优解，而被广泛应用于求解各类车间调度问题。发展至今，研究人员已经提出了多种高效的智能优化算法。调度领域如今取得的成果和进步，离不开工业工程、计算机科学、运筹学、应用数学、机械工程等诸多领域专家学者的共同努力。
本书基于当前智能调度领域研究成果，主要论述了车间调度问题及其智能优化算法。第1章概述了调度问题的研究现状。后续章节按照车间类型展开，分别对单机调度问题、并行机调度问题、开放车间调度问题、流水车间调度问题及作业车间调度问题的模型和原理进行介绍，同时介绍了求解各类问题的典型智能优化算法。
本书是清华大学出版社出版的智能制造系列教材的组成部分，可作为高等院校工业工程类、智能制造类、管理类、机械类等相关专业本科生或研究生的教材或教学参考书，也可供调度领域的相关研究人员参考。
李新宇编写第1、4、6、7章； 张利平编写第2、5章； 牟健慧编写第3章。最后由李新宇统稿。
感谢清华大学出版社的各位编辑为本书的出版所付出的宝贵时间和精力。在收集资料等方面，华中科技大学王思涵等做了大量的工作，在此向他们表示感谢。
由于我们水平及经验有限，书中难免有不足和疏漏之处，敬请广大读者批评指正。
作者2022年6月
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