第1章 绪论 1
1.1 研究背景及课题来源 1
1.2 车间调度问题概述 3
1.2.1 车间调度的发展 3
1.2.2 车间调度的分类 3
1.2.3 车间调度的特点 4
1.2.4 车间调度的基础理论 5
1.2.5 指标体系决策 7
1.2.6 算法编码 7
1.3 国内外研究现状综述 10
1.3.1 车间调度方法研究现状 10
1.3.2 车间作业调度研究现状 21
1.3.3 国内外研究现状总结 26
1.4 研究问题及意义 27
1.4.1 研究问题 27
1.4.2 研究意义 28
1.5 研究内容 28
第2章 多生产模式下Job Shop调度总体研究 30
2.1 引言 30
2.2 问题描述 31
2.3 Job Shop调度的数学建模 32
2.4 Job Shop调度的典型工作流程 35
2.5 Job Shop调度的总体技术框架 38
2.6 本章小结 40
第3章 单目标经典生产模式下Job Shop调度研究 41
3.1 引言 41
3.2 经典Job Shop调度优化的数学模型 41
3.3 基于改进免疫克隆算法的单目标经典Job Shop调度研究 42
3.3.1 构造思想 43
3.3.2 算法流程 43
3.3.3 案例分析 47
3.4 基于小生境遗传模拟退火算法的经典Job Shop研究 51
3.4.1 构造思想 52
3.4.2 小生境技术 52
3.4.3 精英策略 53
3.4.4 算法流程 54
3.4.5 案例分析 62
3.5 本章小结 64
第4章 多目标静态柔性非模糊生产模式下Job Shop调度研究 65
4.1 引言 65
4.2 多目标静态柔性非模糊Job Shop调度模型 65
4.2.1 资源柔性 65
4.2.2 多目标优化概述 68
4.2.3 多目标优化模型 68
4.3 多目标柔性Job Shop调度优化方法 69
4.4 人机协同优化的多目标静态柔性非模糊Job Shop调度研究 71
4.4.1 人机协同优化配置的多目标柔性车间作业优化模型 72
4.4.2 算法流程设计 74
4.4.3 案例分析 77
4.5 本章小结 79
第5章 多目标静态柔性模糊生产模式下Job Shop调度研究 80
5.1 引言 80
5.2 基于多种群遗传算法的多目标柔性模糊Job Shop调度研究 80
5.2.1 多目标柔性模糊Job Shop优化模型 81
5.2.2 多种群协同遗传算法 83
5.2.3 案例分析 87
5.3 基于NSGA—Ⅱ算法的多目标柔性模糊Job Shop调度研究 92
5.3.1 多目标柔性模糊Job Shop优化模型 93
5.3.2 改进非支配排序遗传算法 95
5.3.3 案例分析 101
5.4 本章小结 104
第6章 多目标动态柔性生产模式下Job Shop调度研究 106
6.1 引言 106
6.2 多目标动态柔性Job Shop调度问题描述 106
6.2.1 动态调度策略 106
6.2.2 动态调度问题研究方法 109
6.2.3 动态调度窗口规划技术 109
6.3 基于自适应遗传算法的多目标动态柔性Job Shop调度研究 111
6.3.1 动态柔性车间作业调度模型 111
6.3.2 动态调度方法与策略设计 112
6.3.3 自适应多目标动态柔性调度算法 114
6.3.4 案例分析 118
6.4 本章小结 122
参考文献 123