分批优化调度及差分进化算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王海燕，王万良，徐新黎，赵燕伟 著

图书标签:

• 优化调度
• 差分进化算法
• 批处理优化
• 生产调度
• 算法优化
• 智能优化
• 运筹学
• 工业工程
• 启发式算法
• 优化算法

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030551894

版次：31

商品编码：12252725

包装：平装

丛书名： 智能科学技术著作丛书

开本：32开

出版时间：2017-11-01

页数：216

正文语种：中文

内容简介

本书考虑实际生产系统中存在的订单批量性，介绍差分进化算法在分批优化调度问题中的应用，系统介绍基于差分进化算法的并行机、流水车间、作业车间分批优化调度和流程工业批处理过程生产调度方法。利用算法变异操作具有保持个体上各维分量值总和不变的特性来处理问题中的批量划分约束，针对不同的问题，结合问题信息开发有效的优化求解方法，为实际环境中多品种、中小批量生产调度问题的研究提供借鉴和参考。

目录

《智能科学技术著作丛书》序
前言

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 分批优化调度问题
1.2.1 分批优化调度问题描述
1.2.2 分批调度策略
1.2.3 批量划分对系统性能的影响
1.2.4 分批优化调度问题分类
1.2.5 分批优化调度方法
1.2.6 现有研究分析
1.3 差分进化算法
1.3.1 差分进化算法流程及进化策略
1.3.2 差分进化算法研究现状
1.4 本书问题研究方法
1.4.1 问题研究思路
1.4.2 混合算法框架
1.5 本书主要内容
参考文献

第2章 基于差分进化算法的并行机分批优化调度
2.1 引言
2.2 问题描述与模型
2.3 N=1问题的分析
2.4 N＞1问题的混合DE算法设计
2.4.1 编码解码方案
2.4.2 适应度函数
2.4.3 基于DE算法的全局搜索
2.4.4 基于问题特征的局部搜索
2.4.5 算法流程
2.4.6 算法复杂度分析
2.5 仿真及分析
2.5.1 算例仿真
2.5.2 实例求解
2.6 本章小结
参考文献

第3章 基于差分进化算法的流水车间分批优化调度
3.1 引言
3.2 非混排Flow-shop分批优化调度
3.2.1 问题描述
3.2.2 数学模型
3.2.3 N=1问题的分析
3.2.4 N＞1问题的混合DE算法设计
3.2.5 仿真及分析
3.3 混排Flow-shop分批优化调度
3.3.1 问题模型
3.3.2 传输批量约束下的分批传输策略
3.3.3 混合DE算法设计
3.3.4 仿真及分析
3.4 本章小结
参考文献

第4章 基于差分进化算法的作业车间分批优化调度
4.1 引言
4.2 等量分批策略下的Job-shop分批优化调度
4.2.1 问题模型
4.2.2 混合DE算法设计
4.2.3 仿真及分析
4.3 一致子批划分策略下的Job-shop分批优化调度
4.3.1 问题模型
4.3.2 算法设计
4.3.3 仿真及分析
4.4 可变子批划分策略下的Job-shop分批优化调度
4.4.1 问题模型
4.4.2 算法设计
4.4.3 仿真及分析
4.5 模糊操作时间和模糊交货期下的多资源Job-shop分批优化调度
4.5.1 模糊操作时间和模糊交货期
4.5.2 调度问题模型
4.5.3 调度方法
4.5.4 仿真及分析
4.6 基于差分进化算法的作业车间动态调度
4.6.1 基于周期和事件驱动的滚动窗口调度
4.6.2 作业车间动态调度模型
4.6.3 基于差分进化算法的再调度算法
4.6.4 仿真及分析
4.7 本章小结
参考文献

第5章 基于差分进化算法的流程工业间歇批处理与连续混合生产过程调度
5.1 引言
5.2 问题模型
5.2.1 变量定义
5.2.2 数学模型
5.3 算法设计
5.3.1 编码方案
5.3.2 解码方案
5.3.3 进化操作设计
5.4 仿真及分析
5.4.1 实验算例1
5.4.2 实验算例2
5.5 本章小结
参考文献

第6章 分批优化调度系统设计与实现
6.1 引言
6.2 系统总体设计
6.2.1 开发平台
6.2.2 总体框架
6.2.3 数据库支持
6.2.4 智能算法库
6.3 系统功能实现
6.3.1 系统管理
6.3.2 基础信息管理
6.3.3 分批优化调度
6.4 实例应用
6.4.1 作业车间调度实例
6.4.2 流水车间调度实例
6.5 本章小结

第7章 研究展望

《算法优化原理与应用：以复杂调度问题为例》 内容梗概 本书深入探讨了算法优化的核心原理，并以求解复杂调度问题为切入点，系统阐述了各类优化算法的设计思想、数学建模方法、性能分析及实际应用策略。全书逻辑清晰，内容详实，旨在为读者提供一个全面而深入的算法优化知识体系，使其能够理解并掌握如何利用计算方法解决现实世界中的复杂决策问题。 第一章：优化问题的建模与基础理论 本章首先界定“优化问题”的概念，阐述其普遍性与重要性，从理论层面揭示优化问题的本质。我们将探讨如何将现实世界的各种问题抽象成数学模型，包括目标函数、决策变量、约束条件等关键要素的定义与形式化。重点将放在复杂调度问题作为典型优化场景的介绍，例如生产调度、资源分配、路径规划等，分析其固有的复杂性，如离散性、组合爆炸性、动态性等。 接着，本章将引入优化问题的基本理论，包括可行域、最优解（全局最优与局部最优）、收敛性等核心概念。我们将介绍不同类型的优化问题，例如线性规划、整数规划、非线性规划、组合优化等，并简要介绍各自的求解特点和常用方法。此外，还会触及一些基础的数学工具，如微积分在连续优化中的作用，集合论在离散优化中的应用。 第二章：经典优化算法综述 在掌握了优化问题的建模方法后，本章将系统回顾和介绍一系列经典的优化算法。我们将从确定性算法入手，如穷举法（及其在小规模问题中的适用性）、贪心算法（及其最优性条件）、分治法（及其适用场景）等，分析它们的原理、优缺点以及适用范围。 随后，重点将转向启发式算法和元启发式算法。我们将详细讲解一些常用的启发式算法，例如局部搜索（Local Search）及其变种，如爬山法（Hill Climbing）、模拟退火（Simulated Annealing）等，深入剖析其“邻域搜索”机制和“接受准则”。 作为元启发式算法的代表，本章将引入遗传算法（Genetic Algorithm）的基本框架，包括种群初始化、选择、交叉、变异等算子，并分析其仿生学原理。此外，还会提及其他一些重要的元启发式算法，如蚁群算法（Ant Colony Optimization）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization）等，概述它们的思想来源和核心机制，为后续章节更深入地探讨特定算法奠定基础。 第三章：组合优化问题的高效求解策略 本章将聚焦于对实际应用中尤为重要的组合优化问题，并深入探讨针对这类问题的特定高效求解策略。组合优化问题的特点在于其解空间是由离散的组合构成，往往规模庞大，穷举法难以企图。 我们将详细介绍图论在组合优化中的应用，例如最短路径问题、最小生成树问题、最大流问题等，并阐述相关的经典算法，如Dijkstra算法、Prim算法、Ford-Fulkerson算法等。 此外，本章还将重点介绍整数规划（Integer Programming）及其相关的求解技术。我们将探讨整数线性规划（ILP）的建模方法，并介绍分支定界法（Branch and Bound）和割平面法（Cutting Plane Method）等精确求解算法的原理和流程。同时，也会讨论如何利用松弛技术（如线性松弛）来降低问题的求解难度。 对于难以精确求解的NP-hard组合优化问题，本章将继续深化对启发式和元启发式算法的讨论。我们将更细致地分析如何针对特定组合优化问题的结构特点来设计更有效的算法算子（如交叉和变异操作），以及如何结合多种算法思想（混合算法）来提升求解性能。 第四章：特定调度问题的算法设计与分析 本章将以实际的复杂调度问题为载体，深入展示如何运用前几章介绍的理论和算法工具进行问题建模和求解。我们将选取几种典型且具有代表性的调度问题进行详细分析，例如： 流水线调度（Flow Shop Scheduling）：分析不同类型的流水线（如单机、多机、混合型）的特点，探讨诸如Johnson法则、Palmer启发式、NEH启发式等经典算法，并进一步讨论如何利用元启发式算法如遗传算法、禁忌搜索（Tabu Search）来求解大规模流水线调度问题。 作业车间调度（Job Shop Scheduling）：介绍作业车间调度的复杂性，包括工序顺序的灵活性、机器的共享等。我们将探讨一些经典的局部搜索方法以及如何设计针对性的遗传算法算子来解决这类问题。 资源受限项目调度（Resource-Constrained Project Scheduling, RCPSP）：阐述RCPSP的建模，包括活动、时间、资源依赖关系等。我们将讨论如何将其转化为图问题或整数规划问题，并介绍一些基于图算法或整数规划求解器的策略，以及启发式方法在RCPSP中的应用。 在每个具体的调度问题分析中，我们将重点关注： 问题的数学建模：如何准确地将调度问题转化为数学模型。 算法的选用与设计：根据问题特点选择合适的算法框架，并进行定制化设计，例如设计特定于调度的交叉和变异算子，或设计高效的邻域结构。 算法的实现细节：在代码实现层面需要注意的技巧和难点。 算法性能的评估：如何设计实验来评估算法的求解质量（最优性、解的分布）和求解效率（计算时间），以及如何进行参数调优。 第五章：现代优化算法的进阶与交叉应用 本章将触及一些更现代、更具前瞻性的优化算法和技术，并探讨如何将不同算法进行交叉融合，以应对更复杂的优化挑战。 我们将深入探讨一些高级的元启发式算法，例如： 差分进化算法（Differential Evolution, DE）：详细阐述DE的四个核心算子（变异、交叉、选择），分析其独特的差分向量思想，以及不同变异策略（DE/rand/1, DE/best/1, DE/current-to-best/1等）和交叉策略（二项式交叉、指数交叉）的特点。我们将分析DE在连续优化问题中的强大能力，并探讨其在离散优化问题中的一些改进和应用方法。 基于群智能的算法的扩展：除了粒子群优化，还将简要介绍一些其他群智能算法，如蝙蝠算法（Bat Algorithm）、人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）等，并分析它们各自的优势和适用场景。 机器学习与优化算法的结合：探讨如何利用机器学习技术来辅助优化过程，例如使用神经网络来指导搜索方向，或者使用强化学习来动态调整算法参数。 此外，本章还将重点讨论混合优化算法（Hybrid Optimization Algorithms）的设计思想。我们将展示如何将确定性算法、启发式算法和元启发式算法进行有机结合，以取长补短，获得更好的整体性能。例如，可以将局部搜索作为元启发式算法的“精炼器”，或者使用全局优化的思想来指导局部搜索的范围。 本章的另一个重要主题是多目标优化（Multi-objective Optimization）。我们将介绍多目标问题的特点（帕累托最优、非支配解集），以及Pareto fronts的概念。我们将介绍一些经典的多目标优化算法，如NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）等，并分析其在解决需要同时优化多个相互冲突目标的问题中的应用。 第六章：实际应用案例与未来展望 本章将通过一系列具体的实际应用案例，展示本书所介绍的优化理论和算法如何在工业界、工程界及其他领域发挥实际作用。我们将选取具有代表性的案例，例如： 智能制造中的调度优化：如工厂生产线调度、机器人路径规划、物料配送优化等。 物流与供应链管理：如车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）的求解、仓库布局优化、库存管理等。 能源系统优化：如电网调度、可再生能源接入优化、能源存储调度等。 通信网络优化：如资源分配、路由选择、信号干扰管理等。 在每个案例分析中，我们将强调如何将实际问题有效地转化为数学模型，并选用最适合的优化算法进行求解。同时，我们也会讨论在实际应用中可能遇到的挑战，例如数据的不确定性、计算资源的限制、实时性要求等，以及如何克服这些挑战。 最后，本章将对算法优化领域的发展趋势进行展望。我们将探讨诸如大规模并行计算、量子计算在优化中的潜在作用、人工智能与优化算法的深度融合、以及面向特定领域（如生物信息学、金融建模）的定制化优化方法等前沿议题。我们将鼓励读者在掌握基础理论和算法的基础上，不断探索新的问题和新的解决方案。 本书特点 理论与实践并重：既深入阐述优化算法的数学原理，又通过大量的调度问题案例展示其实际应用。 内容全面深入：涵盖了从基础理论到经典算法，再到现代算法和交叉应用的各个层面。 逻辑清晰，循序渐进：章节之间联系紧密，由浅入深，便于读者逐步掌握复杂概念。 关注工程应用：强调算法在解决实际复杂问题中的有效性和实用性。 启发式思维：鼓励读者独立思考，根据具体问题设计和改进优化算法。 本书适合于计算机科学、自动化、运筹学、管理科学、工业工程等专业的本科生、研究生，以及从事相关领域研究和开发的工程师、科研人员阅读。通过本书的学习，读者将能够深刻理解算法优化的强大能力，并能将其应用于解决现实世界中各种具有挑战性的问题。

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老实说，我看到《分批优化调度及差分进化算法》这个书名的时候，心头一震，觉得这绝对是一本值得深入研究的书。我一直对生产制造领域的效率优化问题颇有心得，而“分批优化调度”这几个字，完美地概括了我一直在思考的核心问题：如何将庞大的任务或者产品，以最合适的方式打包成一个个“批次”，然后以最高效的顺序进行生产或者派送。这其中涉及到太多的权衡和取舍，比如成本、时间、设备利用率等等，用传统的方法往往难以找到最佳解。而“差分进化算法”，这四个字更是让我眼前一亮，我之前接触过一些其他的智能优化算法，比如遗传算法，而差分进化算法在某些方面被认为有更强的全局搜索能力和收敛速度，这让我对它在解决调度难题上的表现充满了期待。我特别好奇的是，这本书会如何深入地讲解差分进化算法的原理，它与传统的优化方法相比，优势在哪里？更重要的是，它会提供哪些具体的、可操作的方法，来将这种先进的算法应用到分批调度这个具体的场景中来？我希望能看到一些深入的理论分析，比如算法的收敛性证明，也希望有实际案例，能够让我看到算法在解决现实问题时的威力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就相当硬核，“分批优化调度及差分进化算法”，光是这几个词就足以让我在书店里多停留一会儿。我一直对工业生产中的效率提升和资源分配问题很感兴趣，总觉得这些看似枯燥的数字背后蕴藏着巨大的智慧。这本书的名字直接点出了研究的核心——“分批优化调度”，这让我想到流水线生产、物流配送、甚至项目管理中的任务分配，如何才能做到最省时省力，又保证质量和产出？“差分进化算法”这个词，则是我之前接触过的一种启发式搜索算法，知道它在解决复杂优化问题上有着不错的表现。我好奇的是，这本书会如何将这两个看似有点距离的领域结合起来？是会侧重于差分进化算法在具体分批调度场景中的应用案例，还是会更深入地探讨算法本身如何被改进以更好地适应调度问题的特性？我期待这本书能提供一些实际可行的解决方案，或者至少是启发我思考现有调度问题的不同角度。也许书中会包含一些数学模型，这我并不排斥，反而觉得是理论深度的保证。但更重要的是，这些理论模型能否转化为实际的工程应用，或者为工程实践提供坚实的理论基础？我希望作者能够以一种既严谨又易于理解的方式来阐述这些内容，让像我这样对理论和实践都有一定要求的读者，能够从中获得启发和收获。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《分批优化调度及差分进化算法》的时候，我脑子里闪过的第一个念头就是：这下可算有得啃了。我做工程项目管理，每天面对的就是各种资源的协调和任务的排期，有时候真是觉得头疼欲裂，怎么分配都能找到可以优化的地方。这本书的书名，尤其是“分批优化调度”这几个字，简直就是为我量身定做的。我最想知道的是，它能不能帮我把那些杂乱无章的任务理出个头绪来，找到那个最优的“批次”，让整个项目流程顺畅起来。而“差分进化算法”，听起来就充满了技术感，不知道它究竟是怎么工作的，能不能像一个聪明的助手一样，帮我解决那些人力难以企及的复杂计算和决策问题？我比较关心的是，书中的算法讲解会不会太过于理论化，让我这种更侧重实际操作的人望而却步。我希望它能在理论深度和可操作性之间找到一个平衡点，能够给出一些具体的算法流程、参数设置的建议，甚至是一些流程图或者伪代码，这样我才能真正地把书里的知识应用到我的工作实践中去。另外，如果书中能有一些真实世界的案例分析，来展示算法是如何解决实际调度问题的，那就太棒了，这会让我更有信心去尝试。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都对“智能算法”在解决现实世界问题中的应用抱有浓厚的兴趣，而“分批优化调度及差分进化算法”这个书名，恰好触及了我研究的敏感神经。我深知，在很多工业和商业场景中，如何有效地对任务或资源进行分批处理，并在此基础上实现最优调度，是提高效率、降低成本的关键。而“差分进化算法”，作为一种强大的全局优化搜索工具，其在解决这类复杂、非线性、多模态优化问题上的潜力，一直是我关注的焦点。我希望这本书不仅仅是介绍差分进化算法本身的原理和发展，更重要的是，它能深刻地剖析如何将这种算法“适配”到分批优化调度的具体需求上来。比如，书中是否会详细讨论如何为调度问题构建合适的适应度函数？如何选择和调整差分进化算法的关键参数，以应对不同的调度规模和约束条件？是否会探讨一些针对调度问题的算法改进策略，例如结合其他优化技术或者引入领域知识？我期待这本书能够提供一种系统性的框架，指导读者从问题的建模到算法的实现，再到结果的评估，都能有一套清晰的思路。如果书中能够提供一些算法实现的源代码示例，那将是对我学习和实践的巨大助力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《分批优化调度及差分进化算法》让我产生了极大的好奇心。我本身对运筹学和管理科学的交叉领域非常感兴趣，而“分批优化调度”这个概念，立刻让我联想到了实际生产、物流、乃至服务行业的许多挑战。如何将大规模的任务有效地分解成可管理的小批量，并在此基础上实现整体效率的最大化，这是一个充满智慧和挑战的问题。而“差分进化算法”作为一种高效的启发式搜索算法，在解决复杂的组合优化问题上表现出色，我一直想更深入地了解它在实际应用中的具体表现。这本书的标题直接点明了研究的方向，我非常期待它能为我提供一些关于如何将差分进化算法巧妙地应用于分批调度问题的见解。例如，书中是否会探讨针对调度问题设计的差分进化算法变体？或者，会提供一些如何构建有效的适应度函数和约束处理机制的指导？我希望能在这本书中找到清晰的理论框架，理解算法背后的数学原理，同时也能看到一些实际应用的范例，这会帮助我更好地掌握这些知识，并尝试将其应用到我所关注的领域。