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基于协同量子进化计算的随机生产调度若干研究 版权信息
- ISBN:9787564237998
- 条形码:9787564237998 ; 978-7-5642-3799-8
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
基于协同量子进化计算的随机生产调度若干研究 内容简介
生产调度和运输调度是现代制造和配送管理的关键和核心技术,优化的生产调度方案以及想配套的运输调度方案能够使企业获得优选的经济效益和社会效益,因此,对生产调度和运输调度问题的研究有着重要意义。研究内容如下: 针对带提前/拖期指标的随机并行机调度问题,建立成本期望值很小的随机并行机调度模型,提出一种新颖的多宇宙量子遗传算法。 针对随机Job Shop问题,建立随机期望值规划模型,其中加工时间独立同分布于正态分布,提出并行量子遗传算法对该调度问题进行求解。 针对随机Job Shop问题和带并行处理单元的随机Flow Shop调度问题的复杂性,提出灾变式合作协同遗传算法和竞争型协同量子遗传算法进行求解。 研究带设备故障的两种随机调度问题—随机Flow Shop问题和带并行处理单元的随机Flow Shop问题,探寻机器故障对很优解的影响。 针对不同中间存储方式的随机Flow Shop调度问题,分别建立具有零等待和有限中间存储的随机期望值规划模型,用量子遗传算法进行求解。 针对生产配送协同调度问题,研究很好协同调度方案的优化方法。 考虑结合实际的应急物资运输调度,给出适合问题的优化方法。 考虑无霾来袭下运输重调度的理论和优化方法。
基于协同量子进化计算的随机生产调度若干研究 目录
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 生产调度问题概述
1.2.1 生产调度问题的起源与历史
1.2.2 生产调度问题的描述
1.2.3 生产调度问题的分类
1.2.4 生产调度问题的优化方法
1.3 不确定性生产调度
1.3.1 生产调度的不确定性因素
1.3.2 不确定性因素的数学描述
1.3.3 不确定条件下的生产调度方法
1.3.4 随机调度问题
1.4 内容及章节安排
第2章 基于改进量子遗传算法的随机调度问题
2.1 引言
2.2 求解随机调度问题的量子遗传算法
2.2.1 基本量子遗传算法
2.2.2 多宇宙量子遗传算法
2.2.3 并行量子遗传算法
2.3 基于改进量子遗传算法的随机并行机调度方法
2.3.1 随机并行机调度问题模型
2.3.2 求解随机并行机调度问题的多宇宙量子遗传算法设计
2.3.3 仿真研究
2.4 基于改进量子遗传算法的随机Job Shop调度方法
2.4.1 随机Job Shop调度问题模型
2.4.2 求解随机Job Shop调度问题的并行量子遗传算法设计
2.4.3 仿真研究
2.5 本章小结
第3章 基于改进协同进化遗传算法的随机调度问题
3.1 引言
3.2 求解随机调度问题的协同进化遗传算法
3. 2.1 基本合作型协同进化遗传算法
3.2.2 灾变式合作协同遗传算法
3.2.3 基本竞争型协同进化遗传算法
3.2.4 竞争型协同量子遗传算法
3.3 基于改进协同进化遗传算法的带并行处理单元的随机Flow Shop调度方法
3. 3.1 带并行处理单元的随机Flow Shop调度问题模型
3.3.2 带并行处理单元的随机Flow Shop调度问题的灾变式合作协同遗传算法设计
3.3.3 仿真研究
……
第4章 设备故障情况下的随机调度问题
第5章 含中间存储方式的随机Flow Shop调度问题研究
第6章 工作总结与展望
参考文献
基于协同量子进化计算的随机生产调度若干研究 作者简介
谷金蔚(1982~),中共党员,现任上海电力大学经济与管理学院副教授,硕士生导师,研究方向为生产计划与调度、运输配送优化调度、现代优化方法等。目前已在国内外重要期刊发表文章20多篇,其中SCI收录8篇,EI收录1篇,多年来主持承担了国家自然科学基金项目,教育部人文社会科学项目,上海市教委科研创新项目等5项。
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