第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 生产调度系统的功能与特点 3
1.2.1 生产计划／调度的任务 3
1.2.2 生产调度系统的功能分析 5
1.2.3 生产调度系统的特点 6
1.3 生产调度问题的描述 8
1.3.1 生产调度问题 8
1.3.2 车间调度问题 9
1.3.3 流水车间调度问题 10
1.3.4 作业车间调度问题 12
1.3.5 间隙生产调度问题 14
1.3.6 动态调度问题 16
1.4 生产调度方法 18
1.4.1 优化方法与启发式方法 18
1.4.2 数学规划方法 19
1.4.3 规则调度方法 19
1.4.4 基于人工智能的方法 20
1.4.5 基于仿真的方法 23
1.4.6 控制理论方法 24
1.5 本书的主要内容 26
参考文献 28
第2章 生产调度的启发式算法 34
2.1 引言 34
2.2 流水车间调度的启发式算法 34
2.2.1 引言 34
2.2.2 Johnson启发式算法 35
2.2.3 CDS启发式算法 36
2.2.4 Palmer启发式算法 37
2.2.5 RA启发式算法 37
2.2.6 NEH启发式算法 37
2.2.7 Gupta启发式算法 38
2.2.8 BG启发式算法 38
2.3 作业车间调度的启发式算法 38
2.3.1 引言 38
2.3.2 优先分配启发式算法 39
2.3.3 随机分配启发式算法 41
2.3.4 瓶颈移动启发式算法 41
参考文献 42
第3章 基于遗传算法的流水车间调度方法 43
3.1 引言 43
3.2 遗传算法 44
3.2.1 遗传算法的产生与发展 44
3.2.2 遗传算法的基本算法 45
3.2.3 双倍体遗传算法 58
3.2.4 双种群遗传算法 60
3.2.5 自适应遗传算法 61
3.3 基于遗传算法的流水车间生产调度方法 64
3.3.1 流水车间调度问题的编码方法 65
3.3.2 适应度函数 65
3.3.3 流水车间调度的Reeves方法及其仿真 65
3.4 基于遗传算法的模糊流水车间调度方法 68
3.4.1 引言 68
3.4.2 模糊流水车间调度问题 69
3.4.3 模糊交货期的FSP遗传算法求解方法 72
3.5 遗传算法求解FSP实例 74
3.5.1 算例 74
3.5.2 汽车发动机厂金工车间调度 76
3.6 基于遗传算法的混合流水车间调度方法 77
3.6.1 混合流水车间调度问题 77
3.6.2 混合Flow-shop调度问题的遗传算法编码方法 78
3.6.3 基于遗传算法的求解方法 79
3.6.4 混合流水车间调度实例 80
3.7 讨论 83
参考文献 83
第4章 基于遗传算法的作业车间调度方法 85
4.1 引言 85
4.2 作业车间调度遗传算法的基本设计方法 86
4.2.1 适应度函数设计 86
4.2.2 编码方法 87
4.3 基于工序编码的作业车间调度遗传算法 87
4.3.1 基于工序的编码方法 87
4.3.2 遗传操作 89
4.3.3 Cheng-Gen-Tsujimura改进方法 91
4.4 基于优先列表编码的作业车间调度遗传算法 92
4.5 基于优先规则编码的作业车间调度遗传算法 93
4.6 基于完成时间表达法的作业车间调度遗传算法 94
4.7 基于工件的表达法的作业车间调度遗传算法 95
4.8 基于工件对关系的作业车间调度遗传算法 96
4.9 基于非连接图表达法的作业车间调度遗传算法 97
4.10 基于机器表达法的作业车间调度遗传算法 98
4.11 基于随机键表达法的作业车间调度遗传算法 98
4.12 基于换位矩阵表示的作业车间调度遗传算法 99
4.13 作业车间调度遗传算法的仿真 100
4.14 基于遗传算法的柔性作业车间调度方法 104
4.15 讨论 108
参考文献 110
第5章 基于神经网络的生产调度方法 112
5.1 引言 112
5.2 Hopfield神经网络优化方法 113
5.2.1 离散型Hopfield神经网络 113
5.2.2 连续型Hopfield神经网络 115
5.2.3 Hopfield神经网络优化计算方法 118
5.3 JSP的Hopfield神经网络求解方法 119
5.3.1 JSP的换位矩阵 119
5.3.2 JSP的Hopfield神经网络表示 121
5.3.3 由换位矩阵构造成本树的方法 123
5.3.4 由成本树构造甘特图的方法 126
5.3.5 基于Hopfield神经网络的生产调度方法仿真 128
5.4 基于随机神经网络的生产调度方法 132
5.4.1 引言 132
5.4.2 基于模拟退火算法的生产调度方法 133
5.4.3 随机神经网络 137
5.4.4 基于玻尔兹曼机的作业调度方法 138
5.4.5 基于玻尔兹曼机的作业调度方法仿真 139
5.5 基于混沌神经网络的生产调度方法 144
5.5.1 引言 144
5.5.2 混沌神经网络 144
5.5.3 基于混沌神经网络的优化方法 147
5.5.4 JSP的TDNN方法 148
5.5.5 示例仿真 150
5.6 讨论 152
参考文献 153
第6章 确定性流程工业生产调度方法 157
6.1 引言 157
6.2 基于统一时间离散化表示的生产调度模型 158
6.2.1 统一时间离散化表示的时间划分 158
6.2.2 生产调度问题的变量 158
6.2.3 生产调度问题的约束条件 159
6.2.4 生产调度问题的目标函数 160
6.3 基于统一事件点的连续时间表示的调度模型 161
6.3.1 引言 161
6.3.2 生产调度问题的变量 162
6.3.3 调度问题非统一时间离散化表示 162
6.3.4 生产调度的约束条件 163
6.3.5 生产调度问题的目标函数 165
6.4 基于分离事件点的连续时间表示的调度模型 165
6.4.1 引言 165
6.4.2 生产调度问题的参数与变量 166
6.4.3 生产调度问题的约束条件与目标函数 166
6.4.4 生产调度模型的扩展 168
6.5 NUDM与UDM两种模型的关系 169
6.5.1 NUDM模型还原为UDM模型 169
6.5.2 两种模型的仿真与比较 170
6.6 并行连续生产线多产品循环调度模型 174
6.6.1 引言 174
6.6.2 问题的描述 174
6.6.3 数学模型的建立 176
6.6.4 模型的线性化 181
6.7 对硝基苯甲酸乙酯车间生产调度问题的建模 183
6.7.1 问题描述 183
6.7.2 数学模型 184
6.7.3 最优调度 186
6.8 讨论 186
参考文献 186
第7章 不确定性流程工业生产调度方法 189
7.1 不确定性生产调度问题 189
7.1.1 生产系统的不确定性 189
7.1.2 不确定因素的处理方法 190
7.1.3 考虑不确定性的模糊调度 190
7.1.4 化工批处理过程的不确定性短期调度 191
7.2 模糊操作时间下的多产品批处理过程生产调度 192
7.2.1 引言 192
7.2.2 中间存储策略对多产品批处理过程调度的影响 193
7.2.3 模糊操作时间下的多产品批处理过程调度模型 197
7.2.4 基于遗传算法的调度方法 207
7.2.5 基于粒子群算法的调度方法 212
7.3 带有模糊交货期的多产品批处理过程生产调度 216
7.3.1 引言 216
7.3.2 交货期满意度的描述 217
7.3.3 模糊交货期下的多产品批处理过程调度模型 219
7.3.4 基于遗传算法的调度方法 221
7.3.5 基于粒子群算法的调度方法 222
7.3.6 仿真计算与分析 222
7.4 模糊操作时间和模糊交货期下的多产品批处理过程生产调度 225
7.4.1 引言 225
7.4.2 模糊操作时间和模糊交货期下多产品批处理过程生产调度的特点 226
7.4.3 模糊操作时间和模糊交货期下的多产品批处理过程生产调度模型 226
7.4.4 仿真计算与分析 230
7.5 讨论 234
参考文献 235
第8章 炼油企业生产计划与调度系统 237
8.1 引言 237
8.2 炼油生产过程 238
8.2.1 炼油厂生产的一次加工装置 238
8.2.2 炼油厂生产的二次加工装置 240
8.2.3 炼油厂生产的三次加工装置 242
8.2.4 油品调和 243
8.3 炼油厂生产计划与调度数学模型 244
8.3.1 引言 244
8.3.2 炼油生产调度决策量选择 244
8.3.3 原油混炼调度数学规划模型 247
8.3.4 生产装置调度模型 249
8.3.5 成品油调和调度模型 252
8.3.6 炼油生产调度问题求解方法 254
8.4 炼油生产计划与调度软件工程实现 254
8.4.1 炼油生产计划与调度系统总体结构 254
8.4.2 数据管理子系统 255
8.4.3 算法子系统 256
8.4.4 软件主要功能 257
8.5 炼油生产计划与调度实例 259
8.6 讨论 263
参考文献 264
第9章 电声企业生产计划与调度系统 266
9.1 引言 266
9.2 系统逻辑模型和结构 267
9.3 生产计划系统 269
9.3.1 多Agent交互模型 269
9.3.2 合同网协商改进模型 271
9.3.3 生产计划预调度模型 272
9.4 生产调度系统 273
9.4.1 生产调度系统结构 273
9.4.2 车间作业调度模型 273
9.4.3 车间作业调度策略 280
9.4.4 车间调度基础信息 282
9.5 生产计划与调度系统的工程实现 283
9.5.1 系统的主界面 283
9.5.2 计划管理Agent子系统 283
9.5.3 资源Agent子系统 284
9.5.4 车间调度子系统 285
参考文献 286
第10章 水电站优化调度系统 287
10.1 引言 287
10.2 水电站优化调度研究进展 287
10.2.1 水电站优化调度问题 287
10.2.2 水电站优化调度方法 288
10.2.3 水电站优化调度决策支持系统 293
10.3 基于遗传算法的小型水电站优化调度方法 293
10.3.1 小型水电站单库优化调度问题的数学模型 293
10.3.2 小型水电站单库优化调度问题遗传算法的设计 295
10.3.3 小水电站优化调度仿真 297
10.4 基于遗传算法的小水电群优化调度方法 301
10.4.1 小水电群及其优化调度问题 301
10.4.2 小水电群优化调度数学模型及其求解 302
10.5 水电站厂内经济运行调度 303
10.5.1 引言 303
10.5.2 水电站定点负荷的机组组合与机组负荷分配 304
10.5.3 日负荷任务的机组开／停计划与负荷分配 307
10.6 水电站优化调度决策支持系统 314
10.6.1 系统总体结构 314
10.6.2 计划与调度 316
10.6.3 日（多日）调度决策 318
10.6.4 短期优化调度决策 322
10.6.5 优化调度绩效分析 322
10.7 总结与展望 328
参考文献 329