具体描述
《高等工程技术经济学》比较全面系统地介绍了高等工程技术经济学的主要内容，如现代实用的工程技术经济综合评价方法、工程领域中的技术经济分析模型与算法等，并大挝举证了在工程中的应用实例，如AHP-FS及其在承包经营风险评价中的应用、基于熵的多准则综合评价法的案例分析等。全书共分6章，第一章是作为基础知识编入的内容，第二章～第六章为《高等工程技术经济学》的重点内容．构成了《高等工程技术经济学》的特色，其中既有对理论的阐述和方法的介绍，还有综合性的案例分析和作者近年来的科研项目成果，具有理论与实践并重的显著特点。
《高等工程技术经济学》是为土木工程类专业的学生及从业人员（包括工程设计人员、工程咨询人员、工程管理人员等）编写的，也可供建筑经济研究人员和政府工程管理相关部门人员阅读和参考。
《现代制造系统中的优化控制理论与应用》 内容简介 本书聚焦于现代复杂制造系统所面临的优化控制难题，深度剖析了从基础理论到前沿应用的多个关键领域。它旨在为读者提供一套系统化、可操作的工具箱，以应对工业 4.0 时代对生产效率、资源利用率和系统柔性提出的更高要求。 全书结构严谨，内容层次分明，共分为六大部分，涵盖了理论基石、模型构建、控制策略、智能算法、系统集成与案例分析。 --- 第一部分：制造系统建模与分析基础 本部分首先奠定了研究复杂制造系统的理论基础。我们详细阐述了如何将实际生产流程转化为数学模型，这是进行任何有效优化和控制的前提。 1.1 离散事件动态系统 (DEDS) 理论在生产调度中的应用： 深入探讨了 Petri 网、有界缓冲区模型（Bounded Buffer Models）在描述和分析异步、并发操作生产线中的优势与局限性。重点解析了随机性引入后，如何使用扩展 Petri 网和马尔可过程（Markov Processes）来捕捉系统状态转移的概率特性。 1.2 资源约束项目调度问题 (RCPSP) 的数学表述： 系统性梳理了 RCPSP 的各种数学规划形式，包括整数线性规划（ILP）、混合整数线性规划（MILP）以及非线性规划（NLP）模型。特别关注了多目标优化（如最小化完工时间、最大化资源利用率）在模型构建阶段的冲突处理与Pareto最优解集的探索。 1.3 现代制造系统的复杂性特征分析： 剖析了柔性制造系统（FMS）、分布式制造网络所固有的非线性、时变性、不确定性和大规模性。提出了复杂性度量标准，并探讨了如何利用图论和网络科学的方法对系统的拓扑结构进行早期诊断。 --- 第二部分：实时优化与精确控制理论 本部分侧重于在系统运行过程中，如何快速、精确地调整控制参数以实现预定目标。 2.1 基于模型预测控制 (MPC) 的调度策略： 详细阐述了 MPC 在处理约束条件和多变量耦合问题中的优势。我们构建了针对 CNC 加工中心和装配线节拍时间的滚动时域优化模型，并讨论了在计算资源有限情况下，如何采用简化模型或分解方法（如 ADMM）加速实时解算过程。 2.2 随机系统下的鲁棒控制设计： 针对物料搬运延迟、设备故障等不确定性，引入了随机动态规划和随机控制理论。重点分析了 $H_{infty}$ 控制方法在保证系统性能边界下的应用，以及如何将不确定性转化为约束集，以便在凸优化框架下求解。 2.3 离散事件系统下的同步与协调： 研究了如何利用有界输入监控器（Bounded Input Monitors）和控制综合理论来确保多机协作流程的正确顺序和互锁保护。这部分对于避免生产线上的死锁和饥饿现象至关重要。 --- 第三部分：启发式与元启发式算法设计 鉴于许多大规模制造优化问题的 NP-难性质，本部分深入探讨了高效的近似求解算法。 3.1 禁忌搜索 (Tabu Search) 与变邻域搜索 (VNS) 的定制化： 阐述了如何根据生产调度的具体特性（如机器容量、工序依赖性）来设计有效的邻域结构。重点分析了如何动态调整禁忌列表的长度和内容，以避免早熟收敛到局部最优解。 3.2 遗传算法 (GA) 与粒子群优化 (PSO) 的参数调优与适应度函数设计： 提供了构建适应度函数时，纳入时间成本、能耗成本和质量损失成本的综合评估体系。讨论了自适应交叉率和变异率策略，以增强算法在复杂解空间中的探索能力。 3.3 模拟退火 (SA) 在参数敏感性分析中的应用： 详细介绍了 SA 算法如何通过模拟物理退火过程来遍历解空间，并将其应用于评估关键工艺参数（如切削速度、送料速率）对系统整体性能的影响。 --- 第四部分：人工智能与数据驱动的控制强化学习 本部分将前沿的机器学习技术与传统的控制理论相结合，为动态、未知环境下的决策提供了新思路。 4.1 深度强化学习 (DRL) 在动态调度中的应用框架： 提出了将生产车间抽象为 DRL 环境（状态空间、动作空间、奖励函数）的规范化流程。重点分析了使用深度 Q 网络 (DQN) 和近端策略优化 (PPO) 来学习最优的作业派工和机器分配策略。 4.2 模仿学习 (Imitation Learning) 与专家经验的迁移： 讨论了如何在系统初期缺乏大量交互数据时，利用历史上的最优调度方案（专家数据）来预训练策略网络，从而加速 DRL 智能体的学习过程。 4.3 结合专家知识的混合智能体设计： 探讨了如何将基于规则的启发式算法嵌入到 DRL 的动作选择机制中，以确保基本的安全约束和操作可行性，平衡探索与利用的矛盾。 --- 第五部分：系统集成、仿真验证与性能评估 理论的价值最终体现在实际系统中的验证与部署。 5.1 离散事件仿真 (DES) 平台的选择与构建： 对主流仿真软件（如 Arena, FlexSim）在建模复杂调度逻辑时的能力进行对比分析。详细介绍了如何利用面向对象的方法构建可重用、模块化的仿真组件，以快速迭代不同生产布局方案。 5.2 仿真与优化算法的闭环集成： 阐述了如何将优化求解器（如 CPLEX, Gurobi）或元启发式算法嵌入到仿真平台中，实现“仿真-评估-改进”的迭代过程，以验证优化策略的稳健性。 5.3 关键性能指标 (KPIs) 的度量与基准测试： 定义了面向高效率、高柔性和低能耗的综合 KPI 体系，包括设备综合效率 (OEE) 的细化分解、平均等待时间分布和系统吞吐量的置信区间分析。 --- 第六部分：前沿应用案例与展望 最后，本书通过具体的行业案例展示了理论的应用价值，并对未来的发展方向进行了展望。 6.1 模块化生产单元的自适应重构控制： 针对柔性装配线，研究了如何在接收到新的产品订单组合时，通过优化算法实时调整内部物料流和工作站分配，实现系统快速重构。 6.2 工业物联网 (IIoT) 数据流驱动的预测性维护调度： 探讨了如何融合设备传感器数据（振动、温度）和状态估计模型，预测潜在故障时间，并将此不确定性纳入到实时的生产调度决策中，以最小化非计划停机时间。 6.3 面向可持续制造的能效优化： 分析了加工过程中的能源消耗模型，并研究了如何将设备空闲时的“待机能耗”作为优化目标的一部分，平衡生产速度与能源成本。 本书面向工业工程、自动化、机械工程及计算机科学等领域的研究生、博士生及资深工程师。要求读者具备扎实的微积分、线性代数基础，并熟悉基本的运筹学概念。阅读本书后，读者将能够独立设计、分析并实现复杂制造系统中的先进优化与控制方案。
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