生产调度智能算法及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:王万良

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2007-8

价格:50.00元

装帧:

isbn号码:9787030193773

丛书系列:

图书标签:

• 调度
• 算法
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• 应用
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• [paper]
• 生产调度
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• 优化算法
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• 工业工程
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• 物流管理
• 制造业
• 大数据分析

生产调度优化：理论、方法与实践 本书聚焦于复杂生产环境中，如何通过科学的算法与智能化的技术，实现高效、灵活且具成本效益的生产调度。我们深入探讨了传统调度难题的挑战，并引入了一系列先进的优化理论和算法，旨在为读者构建一个全面的生产调度知识体系，并指导其实际应用。 第一部分：生产调度基础与挑战 在现代制造业日益精细化和市场需求快速变化的背景下，生产调度扮演着至关重要的角色。它直接影响着生产效率、交货周期、成本控制、资源利用率以及客户满意度。然而，生产调度并非易事，其复杂性体现在多方面： 资源约束： 有限的机器、人力、物料、工具等资源，需要合理分配以满足生产需求。 工序依赖： 生产任务往往存在前后工序的依赖关系，必须遵循严格的加工顺序。 不确定性： 设备故障、原材料延迟、人员缺勤、紧急订单等突发事件，都可能打乱原有的生产计划。 多目标优化： 生产调度常常需要在多个相互冲突的目标之间进行权衡，例如最小化总生产时间、最大化设备利用率、最小化在制品库存、最小化生产成本、最大化准时交货率等。 动态性： 生产环境并非静态不变，新的订单不断涌入，现有订单可能被修改，需要调度系统能够快速响应并调整计划。 复杂系统： 现代生产线可能涉及大量的机器、工序、产品种类，构成了一个庞大而复杂的系统，传统的经验性调度方法往往难以应对。 本书将从基础概念入手，梳理生产调度的核心要素，包括生产任务、工序、机器、资源、约束条件等。我们还将深入分析不同类型生产模式（如单件生产、批量生产、连续生产、混合生产）在调度上面临的独特挑战。通过对典型调度问题的剖析，例如车间调度、流水线调度、装配调度等，读者将能更清晰地认识到现实生产环境中调度难题的复杂性与严峻性。 第二部分：智能调度算法的核心理论 为了克服传统调度方法的局限性，本书重点介绍了当前在生产调度领域广受认可的智能算法。这些算法通过借鉴自然界规律、模拟人类决策过程或运用数学优化模型，能够有效地处理复杂的调度问题，并找到接近最优的解决方案。 数学规划方法： 整数规划 (Integer Programming - IP)： 尽管在解决大规模调度问题时计算复杂度较高，IP 仍然是理解和建立精确调度模型的重要基础。本书将介绍如何将生产调度问题转化为整数规划模型，并讨论其在小规模问题或作为其他算法的基准时的应用。 约束规划 (Constraint Programming - CP)： CP 擅长处理带有复杂约束条件的问题，在调度领域具有独特的优势。我们将探讨如何利用 CP 来建模和求解具有离散变量和复杂依赖关系的调度问题。 混合整数规划 (Mixed-Integer Programming - MIP)： 结合了整数规划和线性规划的特点，MIP 能够更灵活地建模实际生产调度中的连续和离散变量。 启发式算法与元启发式算法： 贪婪算法 (Greedy Algorithms)： 尽管可能无法保证全局最优，但贪婪算法因其简单高效，常被用作快速生成初始调度或解决特定子问题的工具。我们将介绍一些经典的贪婪调度规则。 模拟退火算法 (Simulated Annealing - SA)： 模拟物理退火过程，SA 能够跳出局部最优解，寻找全局最优解。本书将阐述 SA 的工作原理及其在调度优化中的应用。 遗传算法 (Genetic Algorithms - GA)： 模拟生物进化过程，GA 能够通过选择、交叉和变异等操作，逐步优化调度方案。我们将详细讲解 GA 的编码方式、适应度函数设计以及在调度问题中的实现。 粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization - PSO)： 受鸟群觅食行为启发，PSO 算法通过粒子之间的信息共享和协同搜索，快速找到问题的最优解。本书将介绍 PSO 的基本思想及其在调度领域的应用。 蚁群优化算法 (Ant Colony Optimization - ACO)： 模拟蚂蚁寻找食物路径的行为，ACO 算法能够有效地解决组合优化问题。我们将探讨 ACO 如何用于构建最优的生产调度序列。 禁忌搜索算法 (Tabu Search - TS)： TS 算法通过引入禁忌列表来避免重复搜索，有效地探索解空间，并能够跳出局部最优。 机器学习与深度学习在调度中的应用： 强化学习 (Reinforcement Learning - RL)： RL 允许调度系统通过与环境交互来学习最优的调度策略，尤其适合处理动态和不确定的生产环境。我们将深入探讨 RL 在动态调度、资源分配等方面的潜力。 深度神经网络 (Deep Neural Networks - DNNs)： DNNs 可以用于学习生产过程的模式，预测机器故障，估计任务执行时间，从而辅助调度决策。 本书将对这些算法的原理、优缺点、适用范围进行详细阐述，并提供相应的数学模型和算法流程。我们将重点关注如何根据具体的生产场景和优化目标，选择和设计最合适的智能调度算法。 第三部分：智能调度算法的应用实践 理论知识的掌握最终需要落地到实际应用。本书的第三部分将聚焦于智能调度算法在不同行业的具体应用案例，帮助读者理解如何将理论转化为可行的解决方案。 离散制造（汽车、电子产品等）： 深入分析汽车制造、电子产品组装等行业复杂的车间调度、流水线平衡、物料配送调度等问题，以及如何利用智能算法实现柔性生产和快速响应市场变化。 流程制造（化工、制药等）： 探讨化工、制药等行业中，如何优化批次生产计划、反应器调度、公用工程资源分配等，以提高生产效率、保证产品质量和安全生产。 服务与混合型制造： 涵盖如何将智能调度技术应用于需要高度定制化生产的行业，例如航空航天、定制家具等，以及如何处理不同生产模式混合的复杂场景。 供应链与物流的协同调度： 探讨生产调度如何与供应链管理、仓储物流等环节进行协同，实现端到端的优化。 在每个应用案例中，我们将详细介绍： 行业背景与具体挑战： 分析该行业生产调度的典型特点和难点。 问题建模： 如何将实际问题转化为可供算法求解的模型。 算法选择与配置： 针对具体问题，选择最适宜的智能调度算法，并进行参数配置。 实施与验证： 介绍实际部署过程中可能遇到的问题，以及如何对调度方案进行验证和评估。 成果与效益分析： 通过实际案例展示智能调度带来的效率提升、成本降低、交付期缩短等效益。 本书将通过丰富的图表、流程图和伪代码，清晰地展示算法的实现过程。我们将强调，智能调度不是一劳永逸的解决方案，而是一个持续优化的过程。因此，本书还将探讨如何建立有效的反馈机制，对调度系统进行持续监控、评估和改进，以应对不断变化的生产环境。 第四部分：智能调度系统的构建与未来展望 本书的最后部分将目光投向了智能调度系统的实际构建和未来的发展趋势。 系统架构设计： 讨论构建一个集成的智能调度系统所需的关键组件，包括数据采集模块、模型求解模块、可视化展示模块、决策支持模块等。 数据的重要性： 强调准确、及时的数据是智能调度系统有效运行的基础，并探讨如何进行数据收集、预处理和管理。 与现有系统的集成： 分析智能调度系统如何与企业资源计划 (ERP)、制造执行系统 (MES) 等现有信息系统进行有效的集成，实现信息共享和流程协同。 实施过程中的关键考量： 讨论在企业内部推广和实施智能调度系统时，需要考虑的组织、技术和人员因素。 未来发展趋势： 展望智能调度技术在人工智能、大数据、物联网等新兴技术驱动下的发展方向，例如更强的自适应性、更深入的预测性调度、与数字孪生技术的结合等。 通过本书的学习，读者将能够： 深刻理解生产调度问题的复杂性及其对企业运营的重要性。 掌握多种主流智能调度算法的原理、优劣及适用场景。 学会如何将生产调度问题进行数学建模。 能够根据实际生产需求，选择和设计合适的调度算法。 借鉴行业应用案例，将智能调度技术应用于自身生产环境。 了解构建和实施智能调度系统的关键要素。 洞察智能调度技术未来的发展方向。 本书旨在成为生产制造企业管理者、工程师、研发人员以及相关领域研究者的一本实用参考书，帮助他们利用先进的智能调度技术，提升生产运营的智能化水平，赢得市场竞争优势。

评分☆☆☆☆☆

刚把这本书还掉，感觉一般。 看见上面的标签里有一个是gct，点过去看了一下，发现是研究生入学考试的缩写，看来这本书被指定为某个学校的指定研究生入学考试教材了。估计就是作者所在的学校。 基本上我的观感，这本书也就能做做教材，属于作者自娱自乐型的。自己写完了自己上...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个下午的时间来阅读这本书的导论部分，感觉作者在构建理论框架时展现了非凡的功力。他没有急于抛出复杂的算法细节，而是先用非常精炼的语言梳理了传统调度方法的局限性，为引入“智能”算法的必要性做了充分的铺垫。我特别欣赏作者在论述中体现出的那种批判性思维，他不仅仅是介绍“是什么”，更深入地分析了“为什么”要用这种方式，以及这种新方法在理论上能带来哪些根本性的突破。书中的理论推导部分，虽然涉及较多的数学模型，但作者似乎非常擅长将抽象的概念具象化，通过一些巧妙的比喻或者类比，让原本晦涩难懂的公式变得更容易被理解和接受。这种从宏观到微观、层层递进的叙事方式，极大地提升了阅读的流畅性和深度感，让人在不知不觉中就被带入了作者构建的逻辑世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调和中间那个抽象的、仿佛代表着复杂系统的图形，一下子就抓住了我的眼球。我拿起它的时候，心里就暗自揣测，这内容肯定不简单。翻开内页，里面的排版设计非常考究，字体选择清晰易读，图表和公式的布局也显得非常专业，看得出来作者在细节上是下了大功夫的。特别是那些流程图，用色和线条的搭配恰到好处，即使是初次接触这个领域的读者，也能大致勾勒出其中的逻辑脉络。我注意到书中似乎对某个特定行业的案例分析进行了深入的探讨，那部分内容给我留下了深刻的印象，因为它不像很多理论书籍那样空泛，而是紧密结合了实际生产中的痛点和解决方案。这本书的装帧质量也相当不错，拿在手里很有分量，让人感觉这是一部值得珍藏的专业著作。它的整体气质传递出一种严谨、前沿且极具实践指导意义的信号。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书的整体风格是那种既不失学术深度，又紧跟产业前沿的典范之作。它不是一本速成的“速食读物”，而是一本需要静下心来反复研读的“工具书”和“参考手册”。阅读过程中，我能强烈感受到作者深厚的学术底蕴和对工业界实际需求的敏锐洞察力。书中的逻辑链条非常严密，几乎没有出现任何令人困惑的跳跃或含糊不清的描述。它成功地架起了一座桥梁，连接了最先进的计算机科学理论与传统但复杂的工程实践领域。对于任何希望在制造、物流或运营管理领域深耕，并致力于通过技术创新提升效率的人士来说，这本书无疑是一份不可多得的、极具前瞻性的专业指南。

评分☆☆☆☆☆

当我翻到介绍应用案例的部分时，我简直有些爱不释手，感觉就像是发现了一张藏宝图。这些案例的选取角度非常新颖，涵盖了离散制造、流程工业甚至还涉及到了物流路径优化，展现了智能调度算法的广泛适用性。我特别留意了书中关于“动态实时重调度”的讨论，这一点在当前快速变化的市场环境下显得尤为重要。作者详细描述了一种基于多Agent系统的解决方案，它不仅考虑了系统的稳定性和实时响应速度，还兼顾了能耗和资源的最优配置。书中通过对比传统排程系统在面对突发插单时的反应速度和最终结果差异，用无可辩驳的数据和图表证明了智能算法的优越性。这种用事实说话的论证方式，极大地增强了我的信服力，让我对未来生产管理模式的变革充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，坦白说，对于我这种在相关领域摸爬滚打多年的工程师来说，简直是一场及时的“知识补给”。我尤其关注其中关于启发式搜索策略和元启发式算法应用的那几个章节。市面上很多同类书籍在讲解这些算法时，往往只是泛泛而谈，缺乏对具体参数调整和收敛性分析的深入探讨。然而，这本书却非常扎实地展示了如何在不同约束条件下，对遗传算法、模拟退火乃至更前沿的蚁群优化算法进行精细化的建模和调优。书中提供的算法伪代码清晰明了，让我回去对照我们目前系统中的不足之处，立刻就能找到改进的方向。这种高度的实操性，是这本书最宝贵的地方，它不仅仅是纸上的理论，更是能够直接落地解决实际生产瓶颈的工具箱。

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