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排序与调度丛书(二期)-流水作业调度算法设计与性能分析

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广东广州

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作者白丹宇//任涛|责编:陈凯仁|总主编:唐国春

出版社清华大学

ISBN9787302649649

出版时间2023-11

装帧精装

开本其他

定价129元

货号31966218

上书时间2024-05-13

大智慧小美丽

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品相描述：全新

商品描述: 作者简介
白丹宇，大连海事大学教授，中国运筹学会排序分会常务理事、副秘书长，中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会委员、副秘书长。清华大学访问学者，澳大利亚科廷大学访问学者。

目录
目录

第1章绪论
1.1调度问题的符号与定义
1.2调度问题的求解方法
1.3调度算法及性能分析方法
1.3.1调度算法
1.3.2评价算法性能的主要方法
1.4相关调度问题研究现状
1.4.1渐近分析研究现状
1.4.2流水作业流水作业调度问题研究现状
1.5本书主要内容

第2章带有释放时间释放时间的流水作业流水作业调度问题
2.1引言
2.2问题描述与数学模型
2.3分支定界分支定界算法
2.3.1剪支规则
2.3.2分支定界分支定界算法下界下界
2.3.3算法流程
2.4非线性目标问题上界上界与下界下界的性能分析
2.4.1问题下界下界的收敛性分析
2.4.2初始上界最坏性能分析最坏性能分析
2.5混合离散差分进化算法
2.6数值仿真实验
2.6.1分支定界分支定界算法
2.6.2离散差分进化算法
2.6.3问题下界下界性能测试
2.6.4工业数据测试
2.7本章小结

第3章考虑处理器阻塞阻塞的流水作业流水作业调度问题
3.1引言
3.2问题描述与数学模型
3.3分支定界分支定界算法
3.3.1剪支规则
3.3.2分支定界分支定界算法下界下界
3.3.3算法流程
3.4混合离散差分进化算法
3.5数值仿真实验
3.5.1分支定界分支定界算法
3.5.2混合离散差分进化算法
3.6本章小结

第4章考虑学习效应的流水作业流水作业调度问题
4.1引言
4.2问题描述与数学模型
4.2.1数学模型
4.2.2学习效应学习效应函数
4.3启发式启发式算法的渐近性能分析渐近性能分析
4.3.1SPTAF启发式启发式及其渐近最优性渐近最优性
4.3.2SPTAA启发式启发式及其渐近最优性渐近最优性
4.3.3EDDA启发式启发式及其渐近最优性渐近最优性
4.4分支定界分支定界算法
4.4.1分支定界分支定界算法下界下界
4.4.2剪支规则
4.4.3算法流程
4.5智能优化算法
4.5.1离散差分进化算法
4.5.2粒子群优化粒子群优化算法
4.5.3人工蜂群算法
4.6数值仿真实验
4.6.1分支定界分支定界算法
4.6.2智能优化算法数值仿真实验
4.6.3启发式启发式算法数值仿真实验
4.7本章小结

第5章双代理双代理流水作业流水作业调度问题
5.1引言
5.2问题描述与数学模型
5.3启发式启发式算法
5.3.1DA启发式启发式及其渐近最优性渐近最优性
5.3.2基于DA下界下界的性能分析
5.3.3ADA启发式启发式及其渐近最优性渐近最优性
5.3.4基于ADA下界下界的性能分析
5.4分支定界分支定界算法
5.4.1剪支规则
5.4.2分支定界分支定界算法下界下界
5.4.3算法流程
5.5离散人工蜂群算法
5.6数值仿真实验
5.6.1分支定界分支定界算法
5.6.2离散人工蜂群算法
5.6.3启发式启发式的数值仿真实验
5.7本章小结

第6章双代理双代理阻塞阻塞流水作业流水作业及其扩展问题
6.1引言
6.2问题描述与数学模型
6.2.1双代理双代理阻塞阻塞流水作业流水作业调度问题
6.2.2扩展问题
6.3分支定界分支定界算法
6.3.1剪支规则
6.3.2分支定界分支定界算法下界下界
6.3.3初始上界
6.3.4算法流程
6.4混合粒子群优化算法
6.5数值仿真实验
6.5.1混合粒子群优化算法数值仿真实验
6.5.2分支定界分支定界算法数值仿真实验
6.5.3扩展问题数值仿真实验
6.6本章小结

第7章考虑学习效应的混合流水作业调度问题
7.1引言
7.2问题介绍
7.2.1问题描述与数学模型
7.2.2学习效应学习效应函数
7.3分支定界分支定界算法
7.3.1框架设计
7.3.2剪支规则
7.3.3算法下界下界
7.3.4算法流程
7.4双种群离散差分进化算法
7.5GSPTA启发式启发式算法及问题下界下界
7.5.1GSPTA启发式启发式算法
7.5.2问题下界下界
7.6数值仿真实验
7.6.1分支定界分支定界算法测试
7.6.2双种群离散差分进化算法仿真实验
7.6.3启发式启发式算法仿真实验
7.7本章小结

参考文献
附录A
附录B
附录C
附录D
附录E
附录F英汉排序与调度词汇
索引

内容摘要
本书针对带有释放时间的流水车间及开放车间调度，分别研究了非线性目标函数、学习效应以及双代理等问题模型。对于小规模问题，设计分支定界（B&B）算法进行精确求解。对于较大规模问题，将B&B算法求得的上界作为初始种群，采用离散差分进化（DDE）算法进行近似求解。在数值实验中，B&B、DDE算法分别与CPLEX、PSO算法对比验证有效性。读者对象主要为系统工程、应用数学、管理科学与工程、计算机科学与技术等专业的高年级本课程、研究生，及高校教师与技术人员。

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