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第1章 调度问题与计算复杂性1

1.1调度问题及其描述1

1.1.1调度问题1

1.1.2工件加工数据和特性的描述2

1.1.3机器加工环境的描述3

1.1.4加工性能指标的描述4

1.1.5性能指标的正规性、等价性和活动调度6

1.1.6调度问题的表示7

1.1.7Job Shop和Flow Shop调度问题9

1.2调度算法分类与邻域搜索算法10

1.2.1调度算法分类10

1.2.2邻域搜索算法12

1.3计算复杂性与NP完全问题18

1.3.1计算复杂性基本概念18

1.3.2P,NP,NP-C,NP-hard19

第2章 遗传算法理论与实现技术22

2.1遗传算法的基本流程22

2.2模式定理和隐含并行性24

2.3遗传算法的马尔可夫链描述及其收敛性26

2.3.1预备知识26

2.3.2标准遗传算法的马尔可夫链描述27

2.3.3标准遗传算法的收敛性28

2.3.4标准遗传算法的收敛速度估计29

2.4一般可测状态空间上遗传算法的收敛性31

2.4.1问题描述31

2.4.2算法及其马尔可夫链描述31

2.4.3收敛性分析和收敛速度估计32

2.4.4有限离散状态空间上GA的收敛性和收敛速度34

2.5遗传算法参数与操作的设计36

2.5.1编码36

2.5.2适配值函数37

2.5.3算法参数37

2.5.4遗传操作39

2.5.5算法终止条件42

2.6遗传算法的改进42

2.7免疫遗传算法45

2.7.1引言45

2.7.2免疫遗传算法及其收敛性46

2.7.3免疫算子的机理与构造48

2.7.4 TSP的免疫遗传算法51

2.8并行遗传算法52

2.8.1同步主仆式52

2.8.2异步并发式53

2.8.3网络式53

2.8.4 GAMAS模型54

第3章 Job Shop调度及其遗传算法56

3.1引言56

3.2典型Job Shop调度问题59

3.3 Job Shop调度的遗传算法编码设计68

3.3.1基于操作的编码69

3.3.2基于工件的编码70

3.3.3基于先后表的编码71

3.3.4基于工件对关系的编码71

3.3.5基于优先规则的编码73

3.3.6基于析取图的编码74

3.3.7基于完成时间的编码75

3.3.8基于机器的编码75

3.3.9随机键编码76

3.4 Job Shop调度的遗传算法操作和框架设计76

3.4.1 JSP的GA交叉与变异操作设计77

3.4.2 JSP的GA框架设计80

3.5 Job Shop调度的混合遗传算法81

3.5.1编码与解码81

3.5.2混合遗传算法83

3.5.3仿真结果与比较85

3.6一类模糊Job Shop调度的遗传算法90

3.6.1问题描述和模糊操作90

3.6.2遗传算法设计92

3.6.3仿真结果94

3.7 Job Shop调度的遗传算法简要综述96

3.7.1 JSP的GA编码研究96

3.7.2 JSP和GA的特征分析96

3.7.3 Benchmark问题和算法改进与比较研究97

3.7.4混合遗传算法的研究98

3.7.5 JSP的推广和动态调度99

3.7.6调度器开发和实际应用100

3.7.7展望100

第4章 Flow Shop调度及其遗传算法102

4.1引言102

4.1.1问题描述102

4.1.2启发式方法103

4.2典型Flow Shop调度问题105

4.3置换Flow Shop调度的遗传算法114

4.3.1初始化对SGA的影响115

4.3.2交叉操作对SGA的影响116

4.3.3变异操作对SGA的影响117

4.3.4改进遗传算法118

4.3.5数值仿真与分析120

4.4多目标Flow Shop调度的遗传算法122

4.4.1引言122

4.4.2多目标遗传算法124

4.4.3多目标Flow Shop调度的优化126

4.5一类批量可变Flow Shop调度的遗传算法129

4.5.1问题描述129

4.5.2改进遗传算法130

4.5.3仿真结果和分析131

4.6模糊F1ow Shop调度及其遗传算法132

4.6.1模糊交货期下Flow Shop调度的遗传算法132

4.6.2模糊交货期下的其他指标136

4.6.3模糊加工时间下Flow Shop调度的遗传算法137

4.7混合Flow Shop调度的遗传算法138

4.7.1问题描述138

4.7.2基于矩阵编码的遗传算法设计140

4.7.3基于置换编码的遗传算法设计141

4.7.4基于复合码的遗传算法设计144

第5章 并行机调度及其遗传算法146

5.1最小化最大完成时间的遗传算法146

5.1.1问题描述146

5.1.2遗传算法设计146

5.1.3计算实例147

5.2最小化最大加权推迟时间的遗传算法148

5.2.1问题描述148

5.2.2遗传算法设计148

5.2.3计算实例150

5.3最小化公共交货期下E/T指标的遗传算法151

5.3.1问题描述151

5.3.2遗传算法设计152

5.3.3计算实例153

5.4一类带工艺约束的并行机调度的遗传算法154

5.4.1问题描述154

5.4.2遗传算法设计155

5.4.3计算实例156

附录158

附录1典型Job Shop调度问题158

附录2典型Flow Shop调度问题193

参考文献219