分批優化調度及差分進化算法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王海燕，王萬良，徐新黎，趙燕偉 著

圖書標籤:

• 優化調度
• 差分進化算法
• 批處理優化
• 生産調度
• 算法優化
• 智能優化
• 運籌學
• 工業工程
• 啓發式算法
• 優化算法

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030551894

版次：31

商品編碼：12252725

包裝：平裝

叢書名： 智能科學技術著作叢書

開本：32開

齣版時間：2017-11-01

頁數：216

正文語種：中文

內容簡介

本書考慮實際生産係統中存在的訂單批量性，介紹差分進化算法在分批優化調度問題中的應用，係統介紹基於差分進化算法的並行機、流水車間、作業車間分批優化調度和流程工業批處理過程生産調度方法。利用算法變異操作具有保持個體上各維分量值總和不變的特性來處理問題中的批量劃分約束，針對不同的問題，結閤問題信息開發有效的優化求解方法，為實際環境中多品種、中小批量生産調度問題的研究提供藉鑒和參考。

目錄

《智能科學技術著作叢書》序
前言

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 分批優化調度問題
1.2.1 分批優化調度問題描述
1.2.2 分批調度策略
1.2.3 批量劃分對係統性能的影響
1.2.4 分批優化調度問題分類
1.2.5 分批優化調度方法
1.2.6 現有研究分析
1.3 差分進化算法
1.3.1 差分進化算法流程及進化策略
1.3.2 差分進化算法研究現狀
1.4 本書問題研究方法
1.4.1 問題研究思路
1.4.2 混閤算法框架
1.5 本書主要內容
參考文獻

第2章 基於差分進化算法的並行機分批優化調度
2.1 引言
2.2 問題描述與模型
2.3 N=1問題的分析
2.4 N＞1問題的混閤DE算法設計
2.4.1 編碼解碼方案
2.4.2 適應度函數
2.4.3 基於DE算法的全局搜索
2.4.4 基於問題特徵的局部搜索
2.4.5 算法流程
2.4.6 算法復雜度分析
2.5 仿真及分析
2.5.1 算例仿真
2.5.2 實例求解
2.6 本章小結
參考文獻

第3章 基於差分進化算法的流水車間分批優化調度
3.1 引言
3.2 非混排Flow-shop分批優化調度
3.2.1 問題描述
3.2.2 數學模型
3.2.3 N=1問題的分析
3.2.4 N＞1問題的混閤DE算法設計
3.2.5 仿真及分析
3.3 混排Flow-shop分批優化調度
3.3.1 問題模型
3.3.2 傳輸批量約束下的分批傳輸策略
3.3.3 混閤DE算法設計
3.3.4 仿真及分析
3.4 本章小結
參考文獻

第4章 基於差分進化算法的作業車間分批優化調度
4.1 引言
4.2 等量分批策略下的Job-shop分批優化調度
4.2.1 問題模型
4.2.2 混閤DE算法設計
4.2.3 仿真及分析
4.3 一緻子批劃分策略下的Job-shop分批優化調度
4.3.1 問題模型
4.3.2 算法設計
4.3.3 仿真及分析
4.4 可變子批劃分策略下的Job-shop分批優化調度
4.4.1 問題模型
4.4.2 算法設計
4.4.3 仿真及分析
4.5 模糊操作時間和模糊交貨期下的多資源Job-shop分批優化調度
4.5.1 模糊操作時間和模糊交貨期
4.5.2 調度問題模型
4.5.3 調度方法
4.5.4 仿真及分析
4.6 基於差分進化算法的作業車間動態調度
4.6.1 基於周期和事件驅動的滾動窗口調度
4.6.2 作業車間動態調度模型
4.6.3 基於差分進化算法的再調度算法
4.6.4 仿真及分析
4.7 本章小結
參考文獻

第5章 基於差分進化算法的流程工業間歇批處理與連續混閤生産過程調度
5.1 引言
5.2 問題模型
5.2.1 變量定義
5.2.2 數學模型
5.3 算法設計
5.3.1 編碼方案
5.3.2 解碼方案
5.3.3 進化操作設計
5.4 仿真及分析
5.4.1 實驗算例1
5.4.2 實驗算例2
5.5 本章小結
參考文獻

第6章 分批優化調度係統設計與實現
6.1 引言
6.2 係統總體設計
6.2.1 開發平颱
6.2.2 總體框架
6.2.3 數據庫支持
6.2.4 智能算法庫
6.3 係統功能實現
6.3.1 係統管理
6.3.2 基礎信息管理
6.3.3 分批優化調度
6.4 實例應用
6.4.1 作業車間調度實例
6.4.2 流水車間調度實例
6.5 本章小結

第7章 研究展望

《算法優化原理與應用：以復雜調度問題為例》 內容梗概 本書深入探討瞭算法優化的核心原理，並以求解復雜調度問題為切入點，係統闡述瞭各類優化算法的設計思想、數學建模方法、性能分析及實際應用策略。全書邏輯清晰，內容詳實，旨在為讀者提供一個全麵而深入的算法優化知識體係，使其能夠理解並掌握如何利用計算方法解決現實世界中的復雜決策問題。 第一章：優化問題的建模與基礎理論 本章首先界定“優化問題”的概念，闡述其普遍性與重要性，從理論層麵揭示優化問題的本質。我們將探討如何將現實世界的各種問題抽象成數學模型，包括目標函數、決策變量、約束條件等關鍵要素的定義與形式化。重點將放在復雜調度問題作為典型優化場景的介紹，例如生産調度、資源分配、路徑規劃等，分析其固有的復雜性，如離散性、組閤爆炸性、動態性等。 接著，本章將引入優化問題的基本理論，包括可行域、最優解（全局最優與局部最優）、收斂性等核心概念。我們將介紹不同類型的優化問題，例如綫性規劃、整數規劃、非綫性規劃、組閤優化等，並簡要介紹各自的求解特點和常用方法。此外，還會觸及一些基礎的數學工具，如微積分在連續優化中的作用，集閤論在離散優化中的應用。 第二章：經典優化算法綜述 在掌握瞭優化問題的建模方法後，本章將係統迴顧和介紹一係列經典的優化算法。我們將從確定性算法入手，如窮舉法（及其在小規模問題中的適用性）、貪心算法（及其最優性條件）、分治法（及其適用場景）等，分析它們的原理、優缺點以及適用範圍。 隨後，重點將轉嚮啓發式算法和元啓發式算法。我們將詳細講解一些常用的啓發式算法，例如局部搜索（Local Search）及其變種，如爬山法（Hill Climbing）、模擬退火（Simulated Annealing）等，深入剖析其“鄰域搜索”機製和“接受準則”。 作為元啓發式算法的代錶，本章將引入遺傳算法（Genetic Algorithm）的基本框架，包括種群初始化、選擇、交叉、變異等算子，並分析其仿生學原理。此外，還會提及其他一些重要的元啓發式算法，如蟻群算法（Ant Colony Optimization）、粒子群優化（Particle Swarm Optimization）等，概述它們的思想來源和核心機製，為後續章節更深入地探討特定算法奠定基礎。 第三章：組閤優化問題的高效求解策略 本章將聚焦於對實際應用中尤為重要的組閤優化問題，並深入探討針對這類問題的特定高效求解策略。組閤優化問題的特點在於其解空間是由離散的組閤構成，往往規模龐大，窮舉法難以企圖。 我們將詳細介紹圖論在組閤優化中的應用，例如最短路徑問題、最小生成樹問題、最大流問題等，並闡述相關的經典算法，如Dijkstra算法、Prim算法、Ford-Fulkerson算法等。 此外，本章還將重點介紹整數規劃（Integer Programming）及其相關的求解技術。我們將探討整數綫性規劃（ILP）的建模方法，並介紹分支定界法（Branch and Bound）和割平麵法（Cutting Plane Method）等精確求解算法的原理和流程。同時，也會討論如何利用鬆弛技術（如綫性鬆弛）來降低問題的求解難度。 對於難以精確求解的NP-hard組閤優化問題，本章將繼續深化對啓發式和元啓發式算法的討論。我們將更細緻地分析如何針對特定組閤優化問題的結構特點來設計更有效的算法算子（如交叉和變異操作），以及如何結閤多種算法思想（混閤算法）來提升求解性能。 第四章：特定調度問題的算法設計與分析 本章將以實際的復雜調度問題為載體，深入展示如何運用前幾章介紹的理論和算法工具進行問題建模和求解。我們將選取幾種典型且具有代錶性的調度問題進行詳細分析，例如： 流水綫調度（Flow Shop Scheduling）：分析不同類型的流水綫（如單機、多機、混閤型）的特點，探討諸如Johnson法則、Palmer啓發式、NEH啓發式等經典算法，並進一步討論如何利用元啓發式算法如遺傳算法、禁忌搜索（Tabu Search）來求解大規模流水綫調度問題。 作業車間調度（Job Shop Scheduling）：介紹作業車間調度的復雜性，包括工序順序的靈活性、機器的共享等。我們將探討一些經典的局部搜索方法以及如何設計針對性的遺傳算法算子來解決這類問題。 資源受限項目調度（Resource-Constrained Project Scheduling, RCPSP）：闡述RCPSP的建模，包括活動、時間、資源依賴關係等。我們將討論如何將其轉化為圖問題或整數規劃問題，並介紹一些基於圖算法或整數規劃求解器的策略，以及啓發式方法在RCPSP中的應用。 在每個具體的調度問題分析中，我們將重點關注： 問題的數學建模：如何準確地將調度問題轉化為數學模型。 算法的選用與設計：根據問題特點選擇閤適的算法框架，並進行定製化設計，例如設計特定於調度的交叉和變異算子，或設計高效的鄰域結構。 算法的實現細節：在代碼實現層麵需要注意的技巧和難點。 算法性能的評估：如何設計實驗來評估算法的求解質量（最優性、解的分布）和求解效率（計算時間），以及如何進行參數調優。 第五章：現代優化算法的進階與交叉應用 本章將觸及一些更現代、更具前瞻性的優化算法和技術，並探討如何將不同算法進行交叉融閤，以應對更復雜的優化挑戰。 我們將深入探討一些高級的元啓發式算法，例如： 差分進化算法（Differential Evolution, DE）：詳細闡述DE的四個核心算子（變異、交叉、選擇），分析其獨特的差分嚮量思想，以及不同變異策略（DE/rand/1, DE/best/1, DE/current-to-best/1等）和交叉策略（二項式交叉、指數交叉）的特點。我們將分析DE在連續優化問題中的強大能力，並探討其在離散優化問題中的一些改進和應用方法。 基於群智能的算法的擴展：除瞭粒子群優化，還將簡要介紹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，並分析它們各自的優勢和適用場景。 機器學習與優化算法的結閤：探討如何利用機器學習技術來輔助優化過程，例如使用神經網絡來指導搜索方嚮，或者使用強化學習來動態調整算法參數。 此外，本章還將重點討論混閤優化算法（Hybrid Optimization Algorithms）的設計思想。我們將展示如何將確定性算法、啓發式算法和元啓發式算法進行有機結閤，以取長補短，獲得更好的整體性能。例如，可以將局部搜索作為元啓發式算法的“精煉器”，或者使用全局優化的思想來指導局部搜索的範圍。 本章的另一個重要主題是多目標優化（Multi-objective Optimization）。我們將介紹多目標問題的特點（帕纍托最優、非支配解集），以及Pareto fronts的概念。我們將介紹一些經典的多目標優化算法，如NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）等，並分析其在解決需要同時優化多個相互衝突目標的問題中的應用。 第六章：實際應用案例與未來展望 本章將通過一係列具體的實際應用案例，展示本書所介紹的優化理論和算法如何在工業界、工程界及其他領域發揮實際作用。我們將選取具有代錶性的案例，例如： 智能製造中的調度優化：如工廠生産綫調度、機器人路徑規劃、物料配送優化等。 物流與供應鏈管理：如車輛路徑問題（Vehicle Routing Problem, VRP）的求解、倉庫布局優化、庫存管理等。 能源係統優化：如電網調度、可再生能源接入優化、能源存儲調度等。 通信網絡優化：如資源分配、路由選擇、信號乾擾管理等。 在每個案例分析中，我們將強調如何將實際問題有效地轉化為數學模型，並選用最適閤的優化算法進行求解。同時，我們也會討論在實際應用中可能遇到的挑戰，例如數據的不確定性、計算資源的限製、實時性要求等，以及如何剋服這些挑戰。 最後，本章將對算法優化領域的發展趨勢進行展望。我們將探討諸如大規模並行計算、量子計算在優化中的潛在作用、人工智能與優化算法的深度融閤、以及麵嚮特定領域（如生物信息學、金融建模）的定製化優化方法等前沿議題。我們將鼓勵讀者在掌握基礎理論和算法的基礎上，不斷探索新的問題和新的解決方案。 本書特點 理論與實踐並重：既深入闡述優化算法的數學原理，又通過大量的調度問題案例展示其實際應用。 內容全麵深入：涵蓋瞭從基礎理論到經典算法，再到現代算法和交叉應用的各個層麵。 邏輯清晰，循序漸進：章節之間聯係緊密，由淺入深，便於讀者逐步掌握復雜概念。 關注工程應用：強調算法在解決實際復雜問題中的有效性和實用性。 啓發式思維：鼓勵讀者獨立思考，根據具體問題設計和改進優化算法。 本書適閤於計算機科學、自動化、運籌學、管理科學、工業工程等專業的本科生、研究生，以及從事相關領域研究和開發的工程師、科研人員閱讀。通過本書的學習，讀者將能夠深刻理解算法優化的強大能力，並能將其應用於解決現實世界中各種具有挑戰性的問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名聽起來就相當硬核，“分批優化調度及差分進化算法”，光是這幾個詞就足以讓我在書店裏多停留一會兒。我一直對工業生産中的效率提升和資源分配問題很感興趣，總覺得這些看似枯燥的數字背後蘊藏著巨大的智慧。這本書的名字直接點齣瞭研究的核心——“分批優化調度”，這讓我想到流水綫生産、物流配送、甚至項目管理中的任務分配，如何纔能做到最省時省力，又保證質量和産齣？“差分進化算法”這個詞，則是我之前接觸過的一種啓發式搜索算法，知道它在解決復雜優化問題上有著不錯的錶現。我好奇的是，這本書會如何將這兩個看似有點距離的領域結閤起來？是會側重於差分進化算法在具體分批調度場景中的應用案例，還是會更深入地探討算法本身如何被改進以更好地適應調度問題的特性？我期待這本書能提供一些實際可行的解決方案，或者至少是啓發我思考現有調度問題的不同角度。也許書中會包含一些數學模型，這我並不排斥，反而覺得是理論深度的保證。但更重要的是，這些理論模型能否轉化為實際的工程應用，或者為工程實踐提供堅實的理論基礎？我希望作者能夠以一種既嚴謹又易於理解的方式來闡述這些內容，讓像我這樣對理論和實踐都有一定要求的讀者，能夠從中獲得啓發和收獲。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都對“智能算法”在解決現實世界問題中的應用抱有濃厚的興趣，而“分批優化調度及差分進化算法”這個書名，恰好觸及瞭我研究的敏感神經。我深知，在很多工業和商業場景中，如何有效地對任務或資源進行分批處理，並在此基礎上實現最優調度，是提高效率、降低成本的關鍵。而“差分進化算法”，作為一種強大的全局優化搜索工具，其在解決這類復雜、非綫性、多模態優化問題上的潛力，一直是我關注的焦點。我希望這本書不僅僅是介紹差分進化算法本身的原理和發展，更重要的是，它能深刻地剖析如何將這種算法“適配”到分批優化調度的具體需求上來。比如，書中是否會詳細討論如何為調度問題構建閤適的適應度函數？如何選擇和調整差分進化算法的關鍵參數，以應對不同的調度規模和約束條件？是否會探討一些針對調度問題的算法改進策略，例如結閤其他優化技術或者引入領域知識？我期待這本書能夠提供一種係統性的框架，指導讀者從問題的建模到算法的實現，再到結果的評估，都能有一套清晰的思路。如果書中能夠提供一些算法實現的源代碼示例，那將是對我學習和實踐的巨大助力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《分批優化調度及差分進化算法》讓我産生瞭極大的好奇心。我本身對運籌學和管理科學的交叉領域非常感興趣，而“分批優化調度”這個概念，立刻讓我聯想到瞭實際生産、物流、乃至服務行業的許多挑戰。如何將大規模的任務有效地分解成可管理的小批量，並在此基礎上實現整體效率的最大化，這是一個充滿智慧和挑戰的問題。而“差分進化算法”作為一種高效的啓發式搜索算法，在解決復雜的組閤優化問題上錶現齣色，我一直想更深入地瞭解它在實際應用中的具體錶現。這本書的標題直接點明瞭研究的方嚮，我非常期待它能為我提供一些關於如何將差分進化算法巧妙地應用於分批調度問題的見解。例如，書中是否會探討針對調度問題設計的差分進化算法變體？或者，會提供一些如何構建有效的適應度函數和約束處理機製的指導？我希望能在這本書中找到清晰的理論框架，理解算法背後的數學原理，同時也能看到一些實際應用的範例，這會幫助我更好地掌握這些知識，並嘗試將其應用到我所關注的領域。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我看到《分批優化調度及差分進化算法》這個書名的時候，心頭一震，覺得這絕對是一本值得深入研究的書。我一直對生産製造領域的效率優化問題頗有心得，而“分批優化調度”這幾個字，完美地概括瞭我一直在思考的核心問題：如何將龐大的任務或者産品，以最閤適的方式打包成一個個“批次”，然後以最高效的順序進行生産或者派送。這其中涉及到太多的權衡和取捨，比如成本、時間、設備利用率等等，用傳統的方法往往難以找到最佳解。而“差分進化算法”，這四個字更是讓我眼前一亮，我之前接觸過一些其他的智能優化算法，比如遺傳算法，而差分進化算法在某些方麵被認為有更強的全局搜索能力和收斂速度，這讓我對它在解決調度難題上的錶現充滿瞭期待。我特彆好奇的是，這本書會如何深入地講解差分進化算法的原理，它與傳統的優化方法相比，優勢在哪裏？更重要的是，它會提供哪些具體的、可操作的方法，來將這種先進的算法應用到分批調度這個具體的場景中來？我希望能看到一些深入的理論分析，比如算法的收斂性證明，也希望有實際案例，能夠讓我看到算法在解決現實問題時的威力。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《分批優化調度及差分進化算法》的時候，我腦子裏閃過的第一個念頭就是：這下可算有得啃瞭。我做工程項目管理，每天麵對的就是各種資源的協調和任務的排期，有時候真是覺得頭疼欲裂，怎麼分配都能找到可以優化的地方。這本書的書名，尤其是“分批優化調度”這幾個字，簡直就是為我量身定做的。我最想知道的是，它能不能幫我把那些雜亂無章的任務理齣個頭緒來，找到那個最優的“批次”，讓整個項目流程順暢起來。而“差分進化算法”，聽起來就充滿瞭技術感，不知道它究竟是怎麼工作的，能不能像一個聰明的助手一樣，幫我解決那些人力難以企及的復雜計算和決策問題？我比較關心的是，書中的算法講解會不會太過於理論化，讓我這種更側重實際操作的人望而卻步。我希望它能在理論深度和可操作性之間找到一個平衡點，能夠給齣一些具體的算法流程、參數設置的建議，甚至是一些流程圖或者僞代碼，這樣我纔能真正地把書裏的知識應用到我的工作實踐中去。另外，如果書中能有一些真實世界的案例分析，來展示算法是如何解決實際調度問題的，那就太棒瞭，這會讓我更有信心去嘗試。