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『簡體書』分布估计调度算法

書城自編碼: 3097610
分類:簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 王凌、王圣尧、方晨
國際書號(ISBN): 9787302488590
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2017-12-01
版次: 1
頁數/字數: 294/241000
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 71.1

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編輯推薦:
分布估计算法EDA是目前与优化相关的领域的热点研究算法,而基于分布估计的调度研究是学术界和工程界的前沿课题,而至今国内外没有一本关于分布估计调度方面的书籍。本著作归纳介绍了分布估计算法的原理和研究进展,重点阐述了EDA在柔性车间调度和资源约束调度两大类离散调度问题上的研究。对于自动化、管理、计算机、机械、工业工程等学科的高等院校、研究机构和企业的教师、学生、技术人员,本著作是一本很好的参考书,具有很好的推广和销售市场,有助于推动EDA的深入研究和应用,并有助于完善智能优化与调度方面课程的相关教学与研究。
內容簡介:
《分布估计调度算法》主要介绍分布估计算法(EDA)在柔性车间调度与资源约束调度等问题上的应用。全书由11章构成,内容自成体系,安排如下:第1章介绍EDA的原理及其相关研究的进展。第2~6章分别介绍不相关并行机调度、柔性作业车间调度、模糊柔性作业车间调度、*混合流水线调度、分布式流水线装配调度等问题的EDA设计与性能分析。第7~9章介绍*资源约束项目调度、多目标资源约束项目调度、低碳项目调度等问题的EDA设计与性能分析。第10~11章分别介绍EDA在半导体最终测试调度、电子系统综合设计建模与优化等问题上的应用。
本书主要面向自动化、管理、计算机、机械、工业工程等学科的高等院校、研究机构和企业的教师、学生、技术人员。
目錄
目录
第1章绪论

1.1分布估计算法概述

1.1.1标准EDA及其特点

1.1.2EDA的改进研究

1.1.3EDA的理论研究

1.1.4EDA的拓展与应用

1.1.5EDA研究展望

1.2柔性车间调度概述

1.2.1典型柔性生产调度问题

1.2.2问题特性和求解难点

1.3资源约束项目调度概述

1.3.1问题描述

1.3.2RCPSP的扩充

1.3.3理论研究进展

1.3.4算法研究进展

1.3.5RCPSP的应用

1.3.6RCPSP研究展望

参考文献

第2章基于EDAIG的不相关并行机调度

2.1引言

2.2问题描述

2.2.1符号定义

2.2.2数学模型

2.3调度解的邻域分析

2.3.1邻域搜索操作

2.3.2操作的有效性分析

2.4结合迭代贪婪搜索的EDA

2.4.1编码方式

2.4.2种群初始化

2.4.3概率模型及其更新与采样

2.4.4迭代贪婪搜索

2.4.5算法流程

2.4.6复杂度分析

2.5仿真实验

2.5.1算法参数设置

2.5.2混合策略的有效性

2.5.3迭代贪婪搜索的选择准则

2.5.4算法性能比较

参考文献

第3章基于BEDA的柔性作业车间调度

3.1引言

3.2问题描述

3.2.1符号定义

3.2.2数学模型

3.3双种群分布估计算法

3.3.1多目标优化的基本概念

3.3.2编码与解码

3.3.3种群初始化

3.3.4概率模型及采样方式

3.3.5概率模型的更新机制

3.3.6种群的分裂与合并

3.3.7基于关键路径的局部搜索

3.3.8算法流程

3.3.9计算复杂度分析

3.4单目标优化仿真实验

3.4.1算法参数设置

3.4.2种群分裂机制的有效性

3.4.3算法性能比较

3.5多优化目标仿真实验

3.5.1算法参数设置

3.5.2算法性能比较

参考文献

第4章基于EDA的模糊柔性作业车间调度

4.1引言

4.2模糊柔性作业车间调度问题

4.2.1符号定义

4.2.2问题描述

4.2.3模糊加工时间的运算

4.3fFJSP的分布估计算法

4.3.1编码与解码

4.3.2左移插空操作

4.3.3概率模型及其更新

4.3.4算法流程

4.4数值仿真与比较

4.4.1参数设置

4.4.2算法性能比较

参考文献

第5章基于OEDA的随机混合流水线调度

5.1引言

5.2问题描述

5.2.1符号定义

5.2.2数学模型

5.3基于序的分布估计算法

5.3.1评价指标

5.3.2编码与解码

5.3.3概率模型

5.3.4基于OCBA的概率模型更新

5.3.5算法流程

5.4仿真实验

5.4.1算法参数设置

5.4.2OCBA机制的有效性

5.4.3算法性能比较

参考文献

第6章基于EDALS的分布式流水线装配调度

6.1引言

6.2分布式流水线装配调度描述

6.2.1符号定义

6.2.2问题描述

6.3带局部搜索的分布估计算法

6.3.1编码与解码规则

6.3.2概率模型采样与更新

6.3.3选择性增强采样

6.3.4基于关键路径的局部搜索

6.3.5EDALS流程及其复杂度分析

6.4数值仿真

6.4.1算法参数设置

6.4.2混合策略的有效性

6.4.3选择性增强采样的有效性

6.4.4算法性能对比

参考文献

第7章基于OEDA的随机资源约束项目调度

7.1引言

7.2随机资源约束项目调度问题

7.2.1符号定义

7.2.2经典RCPSP描述

7.2.3随机RCPSP描述

7.2.4调度策略

7.2.5SRCPSP算法概述

7.3随机RCPSP的OEDA

7.3.1编码规则与适配值函数

7.3.2概率模型

7.3.3概率模型采样

7.3.4局部搜索策略

7.3.5更新机制

7.3.6概率矩阵初始化

7.3.7OEDA流程

7.4数值仿真

7.4.1实验说明

7.4.2OEDA参数设置

7.4.3项目参数与分布类型的影响

7.4.4算法比较与分析

参考文献

第8章基于PAEDA的多目标资源约束项目调度

8.1引言

8.2MORCPSPMSRI描述

8.3MORCPSPMSRI的PAEDA

8.3.1编码与解码

8.3.2种群初始化

8.3.3混合概率模型

8.3.4概率模型的采样

8.3.5Pareto档案集与更新档案集

8.3.6概率模型的更新

8.3.7局部搜索策略

8.3.8PAEDA流程

8.4数值仿真

8.4.1实验说明

8.4.2性能指标

8.4.3概率模型进化过程

8.4.4算法比较与分析

参考文献

第9章基于PBEDA的低碳项目调度

9.1引言

9.2低碳生产的项目调度模型

9.2.1低碳调度

9.2.2多目标多模式RCPSP模型

9.3低碳项目调度的PBEDA

9.3.1编码与解码

9.3.2种群初始化

9.3.3混合概率模型

9.3.4概率模型的采样

9.3.5Pareto档案集的更新

9.3.6概率模型的更新

9.3.7PBEDA流程及其复杂度分析

9.4数值仿真与算法比较

9.4.1测试数据说明

9.4.2参数设置

9.4.3不同总调度数下的Pareto集

9.4.4算法比较与分析

参考文献

第10章半导体最终测试调度优化

10.1引言

10.2半导体最终测试调度问题

10.2.1符号定义

10.2.2问题描述

10.3混合分布估计算法

10.3.1编码与解码

10.3.2概率模型及其更新

10.3.3局部搜索

10.3.4算法流程及其复杂度分析

10.4性能测试与算法比较

10.4.1算法参数设置

10.4.2算法性能对比

参考文献

第11章电子系统综合设计建模与优化

11.1引言

11.2系统级综合问题

11.3项目调度模型

11.3.1活动与时间约束

11.3.2模式、工期与资源约束

11.3.3数学模型

11.3.4调度生成机制

11.4PAEDA_MI

11.4.1编码方式

11.4.2概率模型

11.4.3概率模型的采样

11.4.4更新机制

11.4.5PAEDA_MI流程

11.5案例研究

11.5.1问题描述

11.5.2AoN网络简化

11.5.3仿真结果

参考文献
內容試閱
前言

随着科学技术的不断发展,当前所面临的问题越来越复杂。从优化的角度而言,许多实际问题存在非线性、强约束、多极小、多目标、不确定等复杂性,规模庞大,建模困难,评价费时.鉴于诸多复杂性对优化理论与技术带来的新挑战,借鉴生物、物理、社会等系统的相关功能、特点与作用机理以及其他学科最新的研究成果,研究新的信息处理机制和计算模型,设计适合大规模问题的智能求解算法已成为诸多学科的重要研究课题.
智能优化就是基于计算智能的机制,提炼合适的特征模型,设计有效的优化算法,进而获得复杂问题的最优解或满意解.智能算法要尽量保证取得全局的优化质量、快速的优化效率和鲁棒的优化性能.对于优化问题的非线性和多极小性,智能算法应具有克服搜索过程陷入局部极小的能力;
对于问题的大规模性和NP难特性,应具有保证一定优化质量前提下的高效搜索能力;
对于问题的多目标性,应具有综合与协调多个目标的能力;
对于问题的强约束性,应具有高效处理约束来保证获得可行解的能力;
对于问题的不确定性因素和算法本身的参数设置,应具有良好的鲁棒性;
对于问题的理解与特征建模,应具有合理性和实用性;
对于解的性能评价过程,应具有快速性和准确性;
对于问题连续与离散变量共存的特点,应具有搜索操作的灵活性和有效性.研究先进的智能优化理论,设计高效的智能优化方法,推广有效的智能优化应用,不仅具有重要的学术价值和学科发展意义,而且对于提高企业的管理水平、增加企业的效益、促进企业的发展具有十分重要的现实意义.
作为一种群体智能优化算法,分布估计算法estimation of distribution algorithm,EDA基于统计学习的理论和方式,从群体宏观的角度建立概率模型,用以描述候选解在搜索空间中的分布信息,然后通过对概率模型的随机采样产生新解,再利用优良解的信息更新概率模型,如此反复迭代进而获得问题的优良解.EDA采用基于搜索空间宏观层面的进化方式,通过对搜索空间的采样和统计学习来预测搜索的最佳区域,因此具备较强的全局搜索能力和较快的收敛速度.EDA自1996年被提出后,迅速成为群体智能优化研究的热点算法之一,尤其在算法设计层面得到了广泛的研究与发展,并在诸多领域得到成功应用.同时,IEEE Trans on Evolutionary Computation、IEEE Trans on
Cybernetics等权威国际期刊,计算智能领域的两大旗舰会议World Congress on Computational IntelligenceWCCI、IEEE
Symposium Series on Computational IntelligenceSSCI上涌现出大量有关EDA的研究论文.
文献调研表明,分布估计算法的研究大部分针对连续优化问题,而针对离散组合优化问题的研究相对较少.近些年,EDA在典型生产调度问题上得到了应用与推广,但国内外尚无一本专门介绍EDA调度的书籍.依托国家杰出青年科学基金、国家自然科学基金重点和面上项目、国家重点研发计划、教育部博士点基金等项目,作者所在课题组围绕一系列复杂调度问题深入开展了EDA的设计、性能分析与应用研究,近些年在运筹与管理、生产制造等领域的著名国际期刊和IEEE汇刊上发表了多篇高水平研究论文,得到了国际同行的高度评价与广泛引用.本书融合了课题组的代表性研究成果以及多篇清华大学优秀博士学位论文、优秀硕士学位论文的内容,介绍EDA的原理、基本框架和研究进展,着重介绍EDA在柔性车间调度和资源约束调度两类典型问题上的研究与应用,为复杂调度问题的求解提供新的思路和方法.全书由11章构成,内容自成体系.第1章介绍EDA的原理及其相关研究的进展,第2章介绍不相关并行机调度的混合EDA,第3章介绍柔性作业车间调度的多目标EDA,第4章介绍模糊柔性作业车间调度的EDA,第5章介绍随机混合流水线调度的混合EDA,第6章介绍分布式流水线装配调度的混合EDA,第7章介绍随机资源约束项目调度基于序的EDA,第8章介绍多目标资源约束项目调度的混合EDA,第9章介绍低碳项目调度的混合EDA,第10章介绍EDA在半导体最终测试调度上的应用,第11章介绍EDA在电子系统综合设计建模与优化上的应用.
希望本书的出版,有助于初学的读者了解EDA调度算法的原理与设计,有助于有基础的读者开展EDA调度算法的应用与推广,进而促进EDA研究的发展与完善,加强基于计算智能的调度算法研究,推动相关学科的交叉与融合.
最后,感谢清华大学吴澄院士、郑大钟教授、金以慧教授、刘民教授,北京理工大学陈杰教授,香港城市大学Zhang Q F教授,新加坡南洋理工大学Suganthan P N教授,华中科技大学高亮教授、潘全科教授等对相关研究工作给予的热心指导和建议,感谢清华大学出版社的大力支持,感谢参与研究的课题组全体博士生和硕士生.另外,特别感谢国家重点研发计划2016YFB0901900、国家杰出青年科学基金61525304等项目对相关研究工作的资助.
由于作者水平有限,本书许多内容还有待完善和深入研究,对于不足之处,诚望读者批评指教.
作者2017年9月

 

 

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