多目标批量流水线调度问题普遍存在于制造业、信息服务业等，但是，已有的解决该问题的方法少，采用进化优化方法求解多目标批量优化问题成为近年来进化优化界的热点研究方向之一。本书阐述用于求解多目标、多约束以及参数具有不确定性的批量流水线调度理论与进化优化方法，主要包括构建多目标批量、多目标阻塞批量、加工时间不确定及机器故障的多目标阻塞批量流水线调度问题的数学模型，以及基于人工蜂群算法和非支配排序遗传算法框架，提出改进的多目标优化算法，用于高效进化求解上述问题。本书还给出不同方法在基准测试用例的应用，以及全面详细的算法对比结果。本书是一部用进化优化方法解决多目标批量流水线调度问题的专著，也是作者近4年来在多项国家和省部级科研项目下取得的一系列研究成果的结晶。
《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章基本知识
1.1调度问题基础知识
1.1.1基本概念
1.1.2流水线调度问题分类
1.2批量流水线调度问题研究现状
1.2.1单目标批量流水线调度问题
1.2.2多目标批量流水线调度问题
1.3加工时间不确定调度问题研究现状
1.4带机器故障调度问题研究现状
1.5基本ABC算法和NSGA-II
1.5.1基本ABC算法
1.5.2NSGA-II
1.6本书主要内容
1.7本章小结
参考文献
第2章阻塞流水线调度问题的进化求解
2.1研究背景
2.2阻塞流水线调度问题的数学模型
2.3融入差分进化的离散人工蜂群算法
2.3.1初始化种群
2.3.2差分进化
2.3.3自适应捅入交换
2.3.4局部搜索
2.4算法描述
2.5实验
2.5.1实验设置
2.5.2参数pmu、pc和pls对DE-ABC算法的影响
2.5.3DE-ABC算法与六种对比算法的ARPD值
2.5.4120个算例的上界值
2.5.5DE-ABC算法与对比算法的进化曲线
2.5.6非参数检验
2.6本章小结
参考文献
第3章多目标批量流水线调度问题的进化求解
3.1研究背景
3.2多目标批量流水线调度问题的数学模型
3.3INSGA-II
3.3.1初始化种群
3.3.2子代产生方法
3.3.3重启策略
3.4算法描述
3.5实验
3.5.1实验设置
3.5.2参数pc对INSGA-II的影响
3.5.3初始化策略的性能分析
3.5.4变异算子的性能分析
3.5.5INSGA-II、NSGA-II、DHS和TA算法的性能分析
3.5.6非参数检验
3.6本章小结
参考文献
……
