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简介
本书以流程工业生产调度优化问题为研究背景,介绍了流程工业生产过程的特点以及生产调度在综合自动化系统中的地位和作用。较为系统地讨论了间歇生产过程和连续生产过程生产调度的建模方法和相应的数学规划模型,包括混合整数规划模型、不确定性调度模型、模糊规划模型和广义析取规划模型。针对这些调度优化模型,研究了相应的启发式求解策略和求解算法。启发式求解策略包括两阶段粒子群优化策略、基于空间收缩的并行演化策略、基于分解协调的人工鱼群策略、基于空间划分的分解算法、基于网格划分的混合搜索策略和具有约束指导的模拟退火算法;启发式求解算法包括粒子群优化算法、分组比较遗传算法、基于模式的极值进化算法和人工鱼群算法。最后对生产调度软件的设计给予简要的说明。为了便于读者进一步的研究和理解,书中还给出了一些典型的仿真实例。本书的主要内容源于作者十几年的研究成果,期望本书能够进一步推动流程工业生产调度优化的研究和应用。
目录
前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 流程工业的生产特点
1.3 流程工业综合自动化与生产调度
1.3.1 流程工业综合自动化
1.3.2 流程工业的生产调度
1.4 流程工业生产调度优化模型
1.5 调度优化算法
1.6 流程工业生产调度优化软件
1.6.1 调度模型的优化求解软件
1.6.2 流程工业调度软件
参考文献
第2章 流程工业优化调度模型
2.1 引言
2.2 流程工业生产调度建模的基础知识
2.2.1 流程工业的生产流程描述
2.2.2 流程工业的基本调度框架
2.2.3 调度模型分类
2.2.4 调度模型的时间划分和表达
2.3 间歇过程调度模型
2.3.1 间歇过程生产调度特点
2.3.2 混合整数规划
2.3.3 基于离散时间表达的间歇过程MILP优化调度模型
2.3.4 基于连续时间表达的间歇过程MILP优化调度模型
2.3.5 考虑不确定性的鲁棒调度模型
2.3.6 考虑不确定性的模糊规划调度模型
2.4 连续过程调度模型
2.4.1 连续过程生产调度特点
2.4.2 基于离散时间表达的连续过程MINLP调度模型
2.4.3 连续过程广义析取规划调度模型
参考文献
第3章 模型优化求解算法
3.1 粒子群优化算法
3.1.1 粒子群优化算法的基本原理
3.1.2 粒子群优化算法的基本流程
3.1.3 粒子群优化算法的改进算法
3.2 分组比较遗传算法
3.2.1 基本遗传算法
3.2.2 分组比较遗传算法
3.3 极值进化算法
3.3.1 极值优化
3.3.2 个体搜索性能分析
3.3.3 组合优化问题解的模式
3.3.4 基于模式的极值进化算法
3.3.5 收敛性
3.4 人工鱼群算法
3.4.1 鱼群行为分析
3.4.2 人工鱼模型
3.4.3 算法描述
3.4.4 鱼群算法的改进机制
3.4.5 算法特点
3.5 调度模型优化求解实例分析及软件介绍
3.5.1 调度模型优化求解实例分析
3.5.2 优化求解软件介绍
参考文献
第4章 模型优化求解策略
4.1 两阶段粒子群优化策略
4.1.1 算法的设计思想
4.1.2 算法的描述
4.1.3 算法小结
4.2 基于空间收缩的并行演化策略
4.2.1 算法的主要思想
4.2.2 算法小结
4.2.3 调度模型求解实例分析
4.3 基于空间划分的分解算法
4.3.1 混合整数规划模型的空间自然划分
4.3.2 生产调度模型的分解算法
4.3.3 算法小结
4.3.4 调度模型求解实例分析
4.4 基于网格划分的混合搜索策略
4.4.1 算法主要思想
4.4.2 用网格来实现空间的划分和收缩
4.4.3 算法小结
4.4.4 调度模型求解实例分析
4.5 基于区域限定与约束指导的模拟退火求解策略
4.5.1 模拟退火算法
4.5.2 半限定数学方法与决策变量的限定
4.5.3 具有约束指导的模拟退火算法
4.5.4 算法小结
4.5.5 调度模型求解实例分析
4.6 基于分解协调的人工鱼群策略
4.6.1 从人工鱼到鱼群生态系统
4.6.2 系统的分解与鱼群的分类
4.6.3 有协调和约束的鱼群算法描述
4.6.4 算法小结
参考文献
第5章 流程工业生产调度优化系统设计方法
5.1 流程工业生产调度优化系统的功能和数据需求
5.1.1 流程工业生产调度优化系统的特点
5.1.2 流程工业生产调度优化系统的功能需求
5.1.3 流程工业生产调度优化系统的数据需求
5.2 生产调度优化系统的整体结构设计
5.2.1 生产调度优化系统的体系结构
5.2.2 生产调度优化系统的整体结构与模块划分
5.3 人机界面设计
5.3.1 人机界面设计基础
5.3.2 流程工业生产调度优化系统人机界面设计
5.4 模型库设计
5.4.1 模型库系统的重要性和功能
5.4.2 模型库系统的构成
5.4.3 模型库的设计方法
5.5 算法库设计
5.5.1 算法库系统的重要性和功能
5.5.2 算法库和模型库之间的关系
5.5.3 算法库和数据库之间的关系
5.6 数据库设计
5.6.1 数据库设计基础
5.6.2 流程工业生产调度优化系统的数据库设计
5.7 流程工业生产调度优化系统设计实例
5.7.1 流程组态
5.7.2 模型数据录入
5.7.3 调度模型生成
5.7.4 模型优化计算
5.7.5 结果输出
5.7.6 小结
参考文献
缩略词注释表
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 流程工业的生产特点
1.3 流程工业综合自动化与生产调度
1.3.1 流程工业综合自动化
1.3.2 流程工业的生产调度
1.4 流程工业生产调度优化模型
1.5 调度优化算法
1.6 流程工业生产调度优化软件
1.6.1 调度模型的优化求解软件
1.6.2 流程工业调度软件
参考文献
第2章 流程工业优化调度模型
2.1 引言
2.2 流程工业生产调度建模的基础知识
2.2.1 流程工业的生产流程描述
2.2.2 流程工业的基本调度框架
2.2.3 调度模型分类
2.2.4 调度模型的时间划分和表达
2.3 间歇过程调度模型
2.3.1 间歇过程生产调度特点
2.3.2 混合整数规划
2.3.3 基于离散时间表达的间歇过程MILP优化调度模型
2.3.4 基于连续时间表达的间歇过程MILP优化调度模型
2.3.5 考虑不确定性的鲁棒调度模型
2.3.6 考虑不确定性的模糊规划调度模型
2.4 连续过程调度模型
2.4.1 连续过程生产调度特点
2.4.2 基于离散时间表达的连续过程MINLP调度模型
2.4.3 连续过程广义析取规划调度模型
参考文献
第3章 模型优化求解算法
3.1 粒子群优化算法
3.1.1 粒子群优化算法的基本原理
3.1.2 粒子群优化算法的基本流程
3.1.3 粒子群优化算法的改进算法
3.2 分组比较遗传算法
3.2.1 基本遗传算法
3.2.2 分组比较遗传算法
3.3 极值进化算法
3.3.1 极值优化
3.3.2 个体搜索性能分析
3.3.3 组合优化问题解的模式
3.3.4 基于模式的极值进化算法
3.3.5 收敛性
3.4 人工鱼群算法
3.4.1 鱼群行为分析
3.4.2 人工鱼模型
3.4.3 算法描述
3.4.4 鱼群算法的改进机制
3.4.5 算法特点
3.5 调度模型优化求解实例分析及软件介绍
3.5.1 调度模型优化求解实例分析
3.5.2 优化求解软件介绍
参考文献
第4章 模型优化求解策略
4.1 两阶段粒子群优化策略
4.1.1 算法的设计思想
4.1.2 算法的描述
4.1.3 算法小结
4.2 基于空间收缩的并行演化策略
4.2.1 算法的主要思想
4.2.2 算法小结
4.2.3 调度模型求解实例分析
4.3 基于空间划分的分解算法
4.3.1 混合整数规划模型的空间自然划分
4.3.2 生产调度模型的分解算法
4.3.3 算法小结
4.3.4 调度模型求解实例分析
4.4 基于网格划分的混合搜索策略
4.4.1 算法主要思想
4.4.2 用网格来实现空间的划分和收缩
4.4.3 算法小结
4.4.4 调度模型求解实例分析
4.5 基于区域限定与约束指导的模拟退火求解策略
4.5.1 模拟退火算法
4.5.2 半限定数学方法与决策变量的限定
4.5.3 具有约束指导的模拟退火算法
4.5.4 算法小结
4.5.5 调度模型求解实例分析
4.6 基于分解协调的人工鱼群策略
4.6.1 从人工鱼到鱼群生态系统
4.6.2 系统的分解与鱼群的分类
4.6.3 有协调和约束的鱼群算法描述
4.6.4 算法小结
参考文献
第5章 流程工业生产调度优化系统设计方法
5.1 流程工业生产调度优化系统的功能和数据需求
5.1.1 流程工业生产调度优化系统的特点
5.1.2 流程工业生产调度优化系统的功能需求
5.1.3 流程工业生产调度优化系统的数据需求
5.2 生产调度优化系统的整体结构设计
5.2.1 生产调度优化系统的体系结构
5.2.2 生产调度优化系统的整体结构与模块划分
5.3 人机界面设计
5.3.1 人机界面设计基础
5.3.2 流程工业生产调度优化系统人机界面设计
5.4 模型库设计
5.4.1 模型库系统的重要性和功能
5.4.2 模型库系统的构成
5.4.3 模型库的设计方法
5.5 算法库设计
5.5.1 算法库系统的重要性和功能
5.5.2 算法库和模型库之间的关系
5.5.3 算法库和数据库之间的关系
5.6 数据库设计
5.6.1 数据库设计基础
5.6.2 流程工业生产调度优化系统的数据库设计
5.7 流程工业生产调度优化系统设计实例
5.7.1 流程组态
5.7.2 模型数据录入
5.7.3 调度模型生成
5.7.4 模型优化计算
5.7.5 结果输出
5.7.6 小结
参考文献
缩略词注释表
著者还有:丁然、李晓磊、李明
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