柔性作业车间调度智能算法及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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高亮，张国辉，王晓娟 著，李培根 编

图书标签:

• 柔性作业车间调度
• 智能算法
• 生产调度
• 优化算法
• 人工智能
• 工业工程
• 运筹学
• 启发式算法
• 模拟退火
• 遗传算法

出版社： 华中科技大学出版社

ISBN：9787560983066

版次：1

商品编码：11114481

包装：平装

丛书名： 先进生产规划与调度理论研究丛书

开本：16开

出版时间：2012-10-01

用纸：胶版纸

页数：184

正文语种：中文

编辑推荐

《柔性作业车间调度智能算法及其应用》所涉及的研究成果是在国家自然科学基金创新群体项目(51121002)、国家自然科学基金重点项目(51035001)、国家863重点项目(2009AA044601)、国家自然科学基金项目(60973086、51005088)和教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET—08—0232)等项目的资助下取得的。全书由数字制造装备与技术国家重点实验室(华中科技大学)高亮教授、郑州航空工业管理学院管理科学与工程学院张国辉博士及武汉理工大学物流工程学院王晓娟博士共同完成。此外，华中科技大学机械科学与工程学院的石杨硕士、上海第二工业大学聂黎博士等参与了有关研究工作。

内容简介

柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的一个分支，有着广泛的工程应用背景。研究人员为更好地解决这个问题已付出了几十年的努力，但至今最先进的算法仍很难得到规模较小问题的最优解。近十几年以来，通过模拟自然界中生物或物理过程而发展起来的元启发式算法用于研究柔性作业车间调度问题，如遗传算法、禁忌搜索算法、粒子群优化算法等，可见，对车间制造系统中的调度问题得到了越来越多的关注。《柔性作业车间调度智能算法及其应用》由高亮、张国辉、王晓娟著，《柔性作业车间调度智能算法及其应用》力图总结作者及研究人员在柔性作业车间调度问题方面所取得的一系列研究成果，主要讨论和介绍单目标柔性作业车间调度、多目标柔性作业车间调度，以及不确定环境下的柔性作业车间调度问题的问题特性及其优化方法。《柔性作业车间调度智能算法及其应用》可作为机械工程、管理科学与工程、控制理论与控制工程等相关学科的教师、学生和研究人吊的参考书。

作者简介

高亮，1996年本科毕业于西安电子科技大学，2002年毕业于华中科技大学，获工学博士。现为华中科技大学机械科学与工程学院教授、博士生导师。主要研究现代优化方法及其在机械设计制造中的应用。2008年度教育部“新世纪优秀人才支持计划”获得者、教育部“数字化设计与制造创新团队”学术骨干，2011年湖北省青年科技奖获得者。
张国辉，2009年毕业于华中科技大学机械科学与工程学院，获工学博士学位。现为郑州航空工业管理学院管理科学与工程学院教师，主要研究智能优化算法及其在车间调度和在其他方面中的应用。
王晓娟，2011年毕业于华中科技大学机械科学与工程学院，获工学博士学位。现为武汉理工大学物流工程学院教师，主要研究智能优化方法在车间调度中的应用。

目录

第一篇 基本理论
第1章 绪论
1.1 调度问题的研究背景和意义
1.2 调度问题描述、分类及特性
1.2.1 调度问题的描述
1.2.2 车间调度问题的分类
1.2.3 车间调度问题的特点
1.3 车间调度问题的研究概况
1.4 本书的结构与主要内容
第2章 柔性作业车间调度问题的模型、现状和方法
2.1 柔性作业车间调度问题描述
2.1.1 柔性作业车间调度问题的描述与分类
2.1.2 FJSP的数学模型
2.1.3 FJSP的析取图模型
2.1.4 FJSP评价指标
2.2 柔性作业车间调度问题的研究现状
2.2.1 单目标柔性作业车间调度
2.2.2 多目标柔性作业车间调度问题
2.2.3 不确定环境下柔性作业车间调度问题
2.3 柔性作业车间调度问题的研究方法
2.3.1 精确方法
2.3.2 近似方法

第二篇 单目标柔性作业车间调度
第3章 基于遗传算法的柔性作业车间调度
3.1 遗传算法的基本理论
3.2 遗传算法求解柔性作业车间调度问题
3.2.1 FJSP的染色体编码
3.2.2 FJSP的染色体解码
3.2.3 FJSP的初始化
3.2.4 交叉操作
3.2.5 变异操作
3.2.6 选择操作
3.2.7 改进遗传算法的求解步骤
3.3 实验结果与分析
3.3.1 实验一
3.3.2 实验二
3.3.3 实验三
第4章 基于变邻域遗传算法的柔性作业车间调度
4.1 引言
4.2 变邻域搜索算法的基本理论
4.2.1 邻域的概念
4.2.2 变邻域搜索算法
4.3 变邻域遗传算法求解柔性作业车间调度问题
4.3.1 混合优化算法优化策略
4.3.2 初始解产生
4.3.3 记忆库保优策略
4.3.4 遗传操作
4.3.5 邻域结构研究
4.3.6 终止准则
4.4 实验结果与分析
第5章 基于CPSO的柔性作业车间调度
5.1 粒子群优化算法
5.2 元胞粒子群优化算法框架
5.2.1 元胞自动机的构成
5.2.2 元胞粒子群优化算法框架
5.3 两种版本的元胞粒子群优化算法
5.3.1 内元胞粒子群优化算法
5.3.2 外元胞粒子群优化算法
5.4 元胞粒子群优化算法求解柔性作业车间调度问题
5.4.1 粒子的编码形式
5.4.2 粒子速度和位置的更新操作
5.4.3 粒子的邻域结构和局部搜索
5.4.4 CPSO求解FJSP流程
5.5 实验结果与分析
第6章 基于遗传禁忌搜索算法的柔性作业车间调度问题
6.1 遗传禁忌搜索算法求解流程
6.2 遗传算法
6.2.1 初始化
6.2.2 编码与解码
6.2.3 选择操作
6.2.4 交叉操作
6.2.5 变异操作
6.3 禁忌搜索算法
6.3.1 邻域结构和移动评价策略
6.3.2 禁忌表和禁忌长度
6.3.3 终止准则
6.4 实验结果与分析

第三篇 多目标柔性作业车间调度
第7章 基于变邻域遗传算法的多目标柔性作业车间调度
7.1 多目标优化问题的基本理论
7.1.1 多目标优化的基本概念
7.1.2 多目标优化方法
7.2 混合算法求解多目标FJSP
7.2.1 多目标FJSP优化模型
7.2.2 基于Pareto的多目标优化策略
7.2.3 混合算法的基本操作
7.2.4 适应值分配策略研究
7.2.5 种群多样性保持策略研究
7.2.6 精英保留策略
7.2.7 混合算法求解多目标FJSP的步骤
7.3 计算结果与分析
7.3.1 8×8问题
7.3.2 10×10问题
7.3.3 15×10问题
7.3.4 DPdata问题
第8章 基于免疫遗传算法的多目标柔性作业车间调度
8.1 免疫和熵原理
8.1.1 抗体信息熵
8.1.2 抗体相似度
8.1.3 抗体浓度
8.2 多目标遗传算法求解多目标FJSP
8.2.1 优化目标
8.2.2 Pareto最优解集构造
8.2.3 精英保留策略
8.2.4 多目标遗传算法流程
8.3 计算结果与分析
8.3.1 三个目标的测试结果和比较分析
8.3.2 六个目标的测试结果
8.4 基于AHP的多目标FJSP调度决策

第四篇 不确定环境下的柔性作业车间调度问题
第9章 基于GEP的柔性作业车间动态调度问题
9.1 动态调度问题描述与研究方法
9.1.1 动态调度问题描述
9.1.2 动态调度问题研究方法
9.2 柔性作业车间动态调度在线启发式算法
9.3 基于GEP的柔性作业车间动态调度规则学习方法
9.3.1 编码与解码方式
9.3.2 遗传操作
9.4 实验结果与分析
9.4.1 实验数据生成
9.4.2 GEP控制参数设置
9.4.3 比较对象
9.4.4 实验结果分析
第10章 基于变邻域遗传算法的FJSP动态调度研究
10.1 FJSP动态调度框架
10.2 动态调度策略
10.2.1 人机协同的重调度策略
10.2.2 滚动窗口重调度策略
10.2.3 基于周期和事件驱动的重调度策略
10.3 动态调度的混合算法设计
10.4 几种突发事件处理
10.5 实验结果与分析
10.5.1 仿真调度实例
10.5.2 结果分析
第11章 多目标动态柔性作业车间调度问题
11.1 动态调度问题的描述
11.2 滚动调度策略
11.2.1 滚动重调度机制
11.2.2 工件窗口
11.3 基于多目标遗传算法求解多目标动态FJSP
11.3.1 重调度问题的解码
11.3.2 基于多目标遗传算法求解多目标动态FJSP的流程
11.4 实例仿真与分析
第12章 基于免疫遗传算法的多目标模糊柔性作业车间调度问题
12.1 模糊集相关理论
12.1.1 模糊集合表示
12.1.2 模糊数操作
12.1.3 模糊数的比较
12.2 不确定条件下的柔性作业车间调度问题
12.2.1 问题描述
12.2.2 评价指标
12.2.3 满意度的计算
12.3 基于多目标遗传算法求解多目标模糊FJSP
12.4 试验结果与分析
附录 几组标准测试实例数据
参考文献

前言/序言

《精益制造的脉搏：智能调度在现代工厂中的隐秘力量》 在日新月异的制造业浪潮中，效率与灵活性的平衡始终是企业生存与发展的核心命题。本书将带您深入探索现代工厂车间调度所面临的复杂挑战，以及如何运用前沿的智能算法，为生产流程注入前所未有的活力与韧性。我们并非提供一个通用的解决方案，而是揭示一套理解和构建高效调度系统的思维框架与技术路径。 第一章：混沌中的秩序——理解柔性作业车间的核心困境 在传统的流水线生产模式逐渐被打破，取而代之的是订单多样化、产品定制化需求日益增长的柔性作业车间，生产的“脉搏”变得愈发复杂而微妙。本章将剖析这类车间所固有的特性：不确定性、动态性以及资源的高度共享性。我们将深入探讨诸如设备故障、紧急插单、物料短缺、工艺路线变化等一系列“黑天鹅”事件如何轻易扰乱原有的生产计划，导致交货期延迟、在制品积压、资源利用率低下等连锁反应。读者将认识到，简单、固化的调度策略在这里早已失效，必须拥抱一种能够实时感知、快速响应的智能调度体系。我们将通过生动的案例，展示一个“无序”的柔性车间可能面临的窘境，为后续智能算法的应用奠定坚实的基础。 第二章：算法的智慧——揭示智能调度的多元视角 面对错综复杂的调度难题，传统的“凭经验”或“固定规则”的方法显得力不从心。本章将为您打开智能算法调度的大门，介绍几种能够有效解决柔性作业车间调度问题的关键技术。我们将首先审视经典的优化算法，如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和蚁群算法（ACO），阐述它们在寻找最优解方面的强大能力，并分析其在解决组合优化问题时的优势。随后，我们将目光投向更具适应性的智能技术，例如模拟退火算法（SA）和禁忌搜索（TS），它们如何在复杂搜索空间中避免陷入局部最优。此外，我们还将探讨机器学习在调度领域的潜力，包括如何利用强化学习（RL）来训练调度策略，使其能够从过去的生产经验中不断学习和优化。本章旨在让读者理解，不同的算法各有千秋，关键在于如何根据具体的车间场景和调度目标，选择最适合的“利器”。 第三章：数据的脉搏——构建实时感知与决策的神经网络 智能算法并非孤立存在，它们需要“喂养”真实、准确的数据才能发挥最大效用。本章将重点讨论如何构建一个能够捕捉车间实时动态的“神经网络”。我们将深入探讨数据采集的重要性，从MES（制造执行系统）、SCADA（数据采集与监视控制系统）到IoT（物联网）传感器，各种数据源如何协同工作，实时反映设备状态、在制品位置、人员可用性等关键信息。此外，我们还将讨论数据预处理和特征工程，如何从原始数据中提取出对调度决策有价值的信息。更重要的是，本章将阐述如何将这些实时数据反馈给调度算法，形成一个闭环的“感知-决策-执行”系统。读者将理解，一个缺乏实时数据的调度系统，就像一个没有神经末梢的身体，无法真正感知并应对变化，其智能性将大打折扣。 第四章：性能的度量——定义与优化智能调度的关键指标 何为“好的”调度？在柔性作业车间，简单的“快”和“省”已不足以概括其复杂性。本章将引导读者建立一套科学的调度性能评估体系。我们将详细解析一系列关键指标，包括但不限于：总完工时间（Makespan）、平均完工时间（Average Flow Time）、在制品库存（Work-in-Process Inventory）、设备利用率（Machine Utilization）、交货期遵守率（On-Time Delivery Rate）以及调度灵活性（Scheduling Flexibility）。读者将学习如何根据企业的战略目标，权衡这些指标的重要性，并理解不同算法在优化不同指标时可能产生的取舍。通过对这些指标的深入理解和量化分析，企业才能更清晰地评估现有调度策略的优劣，并为改进提供明确的方向。 第五章：场景的实践——从理论到落地，智能调度的应用范式 理论的深度最终要体现在实践的广度。本章将聚焦于智能调度在不同工业场景下的实际应用。我们将以汽车制造、电子产品组装、航空航天零部件生产等典型行业为例，剖析它们在柔性化生产中面临的独特调度挑战。读者将看到，如何针对不同行业的特点，定制化地设计和应用智能调度算法。例如，在汽车制造中，如何处理高度定制化的订单流与大规模生产的冲突；在电子产品组装中，如何应对频繁的产品更新与快速的交货周期。我们还将探讨如何将智能调度系统集成到现有的企业资源计划（ERP）和制造执行系统（MES）中，实现数据的无缝流动与协同工作。本章的宗旨在于展示智能调度的落地可行性，并为读者在各自领域内寻找应用灵感提供参考。 第六章：未来的脉搏——挑战与展望，智能调度的前沿趋势 制造业的演进永无止境，智能调度也正处于不断发展的进程中。本章将对智能调度的未来进行展望。我们将探讨人工智能（AI）与机器学习（ML）的进一步融合，例如深度学习在预测性维护和智能路径规划中的应用。此外，我们将关注工业物联网（IIoT）和边缘计算（Edge Computing）如何进一步赋能实时调度，使得决策能够更加贴近生产现场。同时，我们将讨论如何构建更具韧性和自适应能力的调度系统，以应对越来越复杂的外部环境和不确定性。最后，本章将强调跨领域协同的重要性，例如将人工智能调度与供应链管理、质量控制等环节打通，实现整体生产效率的最大化。通过本章，读者将对智能调度在未来制造业中的地位和潜力有更深刻的认识。 本书旨在为您提供一个全面而深入的视角，让您理解智能调度如何成为现代柔性作业车间跳动的“脉搏”，驱动着生产效率的飞跃和企业竞争力的提升。我们鼓励读者将本书的理念与实践相结合，为构建更智能、更高效、更具韧性的未来工厂贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《柔性作业车间调度智能算法及其应用》这个书名时，我的第一反应是，这东西听起来就很高深，但又隐隐约约觉得它可能隐藏着解决生产效率瓶颈的“金钥匙”。我所在的行业，虽然不是直接的制造业，但经常需要与制造企业打交道，理解他们的痛点是建立良好合作关系的基础。我时常听到客户抱怨生产线上的瓶颈问题，或者因为交货期紧张而疲于奔命，这背后往往涉及到复杂的生产调度问题。我很好奇，这本书中的“智能算法”究竟能带来多大的突破？它能否像一个超级大脑，实时分析各种约束条件，比如机器的可用性、工人的技能、原材料的供应，甚至是加工顺序对产品质量的影响，然后给出一个既能保证产品质量又能最大化产能的调度方案？“柔性”这个词在我看来尤为重要，这是否意味着它能够应对那些计划之外的变化，比如设备突然故障，或者客户临时修改订单需求？我希望这本书能深入浅出地解释这些算法的原理，让我能够理解它们是如何通过数学模型和计算逻辑来实现的。我特别期待书中能有一些图表或者流程图，能够直观地展示算法的运作过程，哪怕只是一个简化的模型，也足以帮助我构建一个初步的认识。如果这本书能够让我对现代制造业的智能化管理有一个更清晰的认知，并且对如何通过技术手段提升生产效率有一个更深入的理解，那它对我来说就具有非常高的价值。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《柔性作业车间调度智能算法及其应用》这个书名，最初让我觉得有点望而却步。我不是学计算机或者工程的，我对“算法”这两个字向来有点敬而远之。但是，最近公司在考虑优化我们的生产流程，尤其是在一些外协加工环节，经常出现效率不高、成本居高不下的问题。我听同事们提起过，现在很多先进的制造企业都在使用一些智能化的调度系统，能够极大地提升生产的灵活性和响应速度。我开始好奇，这种“智能调度”究竟是怎么实现的？这本书的名字恰好点出了这个核心，我猜测它可能会介绍一些前沿的算法，来解决如何在“柔性”的生产环境中，实现高效的“调度”。我特别想知道，这本书会如何解释“柔性”的概念，它是否意味着能够处理多品种、小批量、交货期不确定的生产模式？而“智能算法”又是在哪些方面超越了传统的手工排程或者简单的优化方法？有没有可能，这本书会通过一些生动的案例，比如一个实际的工厂车间是如何运用这些算法来解决具体问题的，让我这个非专业人士也能看得懂？我希望能从中学习到一些关于如何看待和评估生产调度问题的视角，甚至能够了解一些初步的实践思路，看看是否能够借鉴到我们的工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字虽然听起来很专业，叫做《柔性作业车间调度智能算法及其应用》，但我自己对这个领域其实知之甚少。我的工作性质让我经常接触到一些与生产制造相关的企业，他们经常会谈论到“效率”、“优化”、“排程”这些词汇。我一直很好奇，这些看似抽象的词汇背后，到底有哪些科学的方法和工具支撑着。我设想，这本书会不会像一个“解密手册”，把那些复杂的调度难题，用一种我这个门外汉也能大概理解的方式，一层层地揭示出来？我特别想知道，所谓的“智能算法”到底是怎么工作的，它们是如何从一堆看似混乱的任务和机器中，找到那个最优的解决方案的。是不是就像下棋一样，需要考虑很多步，然后才能做出最好的决策？我脑海里浮现出一个画面：想象一个繁忙的工厂车间，成百上千的工件在传送带上移动，各种机器不停地运转，而这本书，就像一个高明的指挥家，能够让这一切都井井有条，而不是乱作一团。我对那些关于“柔性”的解读尤其感兴趣，这是否意味着它能适应各种突发情况，比如突然的订单增加，或者某台机器故障？如果这本书能够让我窥见到生产制造背后那种精密的逻辑和智能化的决策过程，那我一定会觉得这趟阅读之旅非常值得。我期待这本书能够提供一些实际的案例，让我能够看到这些算法是如何在真实世界中发挥作用的，而不是停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《柔性作业车间调度智能算法及其应用》这个书名，传递出一种高度专业化且与时俱进的科技感。我本身并不是直接从事制造业生产调度工作的，但我长期关注科技发展对各行各业的赋能，尤其是人工智能在工业领域的应用。我一直觉得，制造业的效率提升，很大程度上取决于其生产资源的优化配置，而“调度”无疑是其中的核心环节。我对“柔性”这个词特别感兴趣，这是否意味着该书所介绍的算法能够适应那些变化多端、充满不确定性的生产环境？而“智能算法”，我猜想它可能涉及到一些前沿的计算技术，比如机器学习、深度学习或者运筹学中的高级模型，如何被用来解决复杂的调度问题。我希望这本书能够以一种相对易懂的方式，向我这样非专业读者介绍这些算法的基本原理和思想。如果书中能够提供一些真实的工业案例，详细阐述这些算法是如何被应用于实际生产场景，并带来切实的效益，比如如何提高生产效率、降低生产成本、缩短交货周期等等，那将非常有说服力。我期待这本书能够让我对现代制造业的智能化决策过程有一个更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

《柔性作业车间调度智能算法及其应用》这个书名，让我立刻联想到现代工业生产中那些精密的“大脑”。我平时关注一些工业自动化和智能制造的进展，深知高效、灵活的生产调度对于企业生存和发展的重要性。然而，我总觉得，传统的调度方法往往难以应对日益复杂和多变的市场需求，比如那些多品种、小批量、交货期紧迫的订单。我猜测，这本书会深入探讨如何利用“智能算法”来解决这些难题。我特别好奇“柔性”究竟意味着什么，它是否能够让生产线像流水一样，根据不同的产品和订单需求，自如地调整生产流程？而“智能算法”，我猜想它可能涉及到一些先进的计算方法，比如优化算法、人工智能技术等，是如何被设计和应用的。我希望这本书能够以一种清晰且有条理的方式，为我揭示这些算法的奥秘。如果书中能够提供一些实际的案例研究，让我能够看到这些理论是如何在现实的工厂中落地生根，并且带来了哪些具体的效益，比如提高了生产效率、降低了浪费、缩短了交货时间等，那我一定会觉得这趟阅读非常充实。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《柔性作业车间调度智能算法及其应用》这个书名时，我脑海里立刻勾勒出一个高度智能化、高效运转的生产车间。我长期以来对科技如何赋能传统产业抱有浓厚的兴趣，尤其是在制造业升级转型的大背景下，智能调度扮演着至关重要的角色。我一直思考，在面对瞬息万变的市场需求和日益复杂的生产环境时，如何才能实现生产的高效与柔性兼顾？这本书的书名恰好点出了这个核心问题。我尤其好奇“柔性作业车间”的内涵，它是否意味着能够灵活应对多品种、小批量、甚至是紧急插单的需求？而“智能算法”，我猜想它可能涉及到诸如遗传算法、粒子群优化、神经网络等一系列前沿的计算技术，是如何被应用于解决复杂的调度问题。我非常期待这本书能够深入浅出地解释这些算法的原理，并且通过一些生动的实例，展示它们是如何在实际的工业生产中发挥作用的，比如如何优化机器利用率，缩短生产周期，提高产品质量，降低运营成本等等。如果这本书能让我对现代制造业的智能化决策有更系统、更深入的理解，那我一定会觉得物超所值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名——《柔性作业车间调度智能算法及其应用》——立即吸引了我，因为我一直对如何用科技手段解决现实世界的复杂问题感到着迷。我长期关注着工业自动化和智能化转型的趋势，也经常听闻制造业中“智能调度”的重要性。我一直在思考，那些在高度竞争的市场环境下，能够快速响应客户需求、高效生产的企业，他们是如何做到的？这本书似乎触及了这个核心问题。我特别好奇“柔性作业车间”的定义，它是否意味着在面对不断变化的产品种类、订单量和交货期限时，仍能保持高效运转？而“智能算法”，我猜测它可能涉及到人工智能、机器学习等技术，如何被应用于解决这些复杂的调度问题，比如如何优化机器的利用率，缩短在制品库存，减少生产周期，甚至是提高能源利用效率？我希望这本书能够不仅仅停留在理论层面，而是能够通过丰富的应用案例，展示这些算法如何在实际的生产环境中发挥作用。我渴望了解，这些智能化的调度系统是如何与现有的生产设备和管理系统相结合的，以及它们能够带来的具体效益。如果这本书能够帮助我更深入地理解制造业的智能化逻辑，并且让我对如何通过先进技术提升生产效率有更清晰的认识，那我一定会觉得这趟阅读之旅非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

初次看到《柔性作业车间调度智能算法及其应用》这个书名，我脑海中立刻浮现出的是一幅繁忙而有序的工厂图景。我一直觉得，在现代工业生产中，最考验智慧的环节之一就是如何将无数的工序、机器、人员和物料进行最优的匹配和排布，尤其是当生产环境本身就充满了各种不确定性和变化时。我所在的行业经常需要与制造业合作，我深知生产计划的精准性和效率对整个供应链的影响有多大。因此，我对“柔性作业车间”和“智能算法”这两个概念格外感兴趣。我猜测，这本书会深入探讨如何构建一个能够应对各种突发状况，并且能够灵活调整生产计划的系统。而“智能算法”部分，则可能揭示了如何利用先进的计算能力，去解决那些传统方法难以企及的复杂优化问题。我希望这本书能够以一种易于理解的方式，阐释这些算法的内在逻辑，比如它们是如何学习和适应的，又是如何做出最优决策的。如果书中能够提供一些实际的案例，展示这些算法是如何在不同的工业场景中得到应用的，并且能够量化其带来的效益，那对我来说，将是极大的启发。我期待通过这本书，能够对现代制造业的智能化水平有一个更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

《柔性作业车间调度智能算法及其应用》这个书名，立刻引起了我对制造业核心竞争力的思考。我一直觉得，在高度信息化的时代，生产制造的效率和灵活性，是企业能否在激烈市场中脱颖而出的关键。我经常听到一些工厂管理者抱怨，说生产调度问题就像一个“老大难”，尤其是当生产任务复杂多变，机器设备众多，人员技能各异的时候，想要找到一个最优的排程方案，简直比登天还难。我猜测，这本书正是要提供一套解决这些问题的“利器”。我特别想知道，书中所提到的“智能算法”，到底能有多“智能”？它是否能够自主学习，并且在复杂多变的生产环境中不断优化调度策略？而“柔性”二字，又为这个调度系统增加了怎样的可能性？它是否意味着能够应对突发状况，比如设备故障、原材料短缺，甚至客户临时修改订单？我希望这本书能够以一种逻辑清晰、条理分明的方式，向我展示这些算法的设计思路和运作机制。如果书中能够包含一些实际的案例分析，让我能够看到这些智能化的调度系统是如何在现实的工厂中应用，并且取得了怎样的成效，那将是对我最大的吸引力。

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《柔性作业车间调度智能算法及其应用》这个书名，一下子就抓住了我对生产制造领域智能化转型的关注点。我一直认为，现代工业的竞争，很大程度上体现在其生产体系的智能化和柔性化程度上。我经常听到一些技术专家谈论，说“调度”是制造业的“大脑”，一旦大脑运转不灵，整个生产线就会陷入混乱。我很好奇，这本书会如何解释“柔性作业车间”这个概念，它是否意味着能够高效处理那些多品种、小批量、需求不确定的订单？而“智能算法”又会扮演怎样的角色？我猜测，这可能是关于如何运用人工智能、运筹学等先进的计算方法，来解决那些复杂的、动态的生产调度问题。我希望这本书能够提供一些具体的算法模型，并且解释它们是如何工作的，比如它们是如何考虑机器能力、加工顺序、物料可用性等多种因素的。更重要的是，我期待书中能够有丰富的应用案例，让我看到这些“智能算法”是如何在现实世界的工厂里，真正解决实际问题，比如如何提高设备利用率，缩短交货周期，降低生产成本等等。如果这本书能让我对现代制造业的生产调度智能化有更系统的认识，那将是我非常乐意读下去的。

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好

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希望书保存能完好一点

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挺好的，以前重来不去评价的，不知道浪费了多少积分，自从知道评论之后京豆可以抵现金了，才知道评论的重要性，京豆的价值，后来我就把这段话复制了，走到哪里，复制到哪里，既能赚京东，还非常省事，特别是不用认真的评论了，又健康快乐又能么么哒，哈哈哈

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写的不错！

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方便快捷实惠

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