柔性作業車間調度智能算法及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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高亮，張國輝，王曉娟 著，李培根 編

圖書標籤:

• 柔性作業車間調度
• 智能算法
• 生産調度
• 優化算法
• 人工智能
• 工業工程
• 運籌學
• 啓發式算法
• 模擬退火
• 遺傳算法

齣版社： 華中科技大學齣版社

ISBN：9787560983066

版次：1

商品編碼：11114481

包裝：平裝

叢書名： 先進生産規劃與調度理論研究叢書

開本：16開

齣版時間：2012-10-01

用紙：膠版紙

頁數：184

正文語種：中文

編輯推薦

《柔性作業車間調度智能算法及其應用》所涉及的研究成果是在國傢自然科學基金創新群體項目(51121002)、國傢自然科學基金重點項目(51035001)、國傢863重點項目(2009AA044601)、國傢自然科學基金項目(60973086、51005088)和教育部新世紀優秀人纔支持計劃(NCET—08—0232)等項目的資助下取得的。全書由數字製造裝備與技術國傢重點實驗室(華中科技大學)高亮教授、鄭州航空工業管理學院管理科學與工程學院張國輝博士及武漢理工大學物流工程學院王曉娟博士共同完成。此外，華中科技大學機械科學與工程學院的石楊碩士、上海第二工業大學聶黎博士等參與瞭有關研究工作。

內容簡介

柔性作業車間調度問題是經典作業車間調度問題的一個分支，有著廣泛的工程應用背景。研究人員為更好地解決這個問題已付齣瞭幾十年的努力，但至今最先進的算法仍很難得到規模較小問題的最優解。近十幾年以來，通過模擬自然界中生物或物理過程而發展起來的元啓發式算法用於研究柔性作業車間調度問題，如遺傳算法、禁忌搜索算法、粒子群優化算法等，可見，對車間製造係統中的調度問題得到瞭越來越多的關注。《柔性作業車間調度智能算法及其應用》由高亮、張國輝、王曉娟著，《柔性作業車間調度智能算法及其應用》力圖總結作者及研究人員在柔性作業車間調度問題方麵所取得的一係列研究成果，主要討論和介紹單目標柔性作業車間調度、多目標柔性作業車間調度，以及不確定環境下的柔性作業車間調度問題的問題特性及其優化方法。《柔性作業車間調度智能算法及其應用》可作為機械工程、管理科學與工程、控製理論與控製工程等相關學科的教師、學生和研究人吊的參考書。

作者簡介

高亮，1996年本科畢業於西安電子科技大學，2002年畢業於華中科技大學，獲工學博士。現為華中科技大學機械科學與工程學院教授、博士生導師。主要研究現代優化方法及其在機械設計製造中的應用。2008年度教育部“新世紀優秀人纔支持計劃”獲得者、教育部“數字化設計與製造創新團隊”學術骨乾，2011年湖北省青年科技奬獲得者。
張國輝，2009年畢業於華中科技大學機械科學與工程學院，獲工學博士學位。現為鄭州航空工業管理學院管理科學與工程學院教師，主要研究智能優化算法及其在車間調度和在其他方麵中的應用。
王曉娟，2011年畢業於華中科技大學機械科學與工程學院，獲工學博士學位。現為武漢理工大學物流工程學院教師，主要研究智能優化方法在車間調度中的應用。

目錄

第一篇 基本理論
第1章 緒論
1.1 調度問題的研究背景和意義
1.2 調度問題描述、分類及特性
1.2.1 調度問題的描述
1.2.2 車間調度問題的分類
1.2.3 車間調度問題的特點
1.3 車間調度問題的研究概況
1.4 本書的結構與主要內容
第2章 柔性作業車間調度問題的模型、現狀和方法
2.1 柔性作業車間調度問題描述
2.1.1 柔性作業車間調度問題的描述與分類
2.1.2 FJSP的數學模型
2.1.3 FJSP的析取圖模型
2.1.4 FJSP評價指標
2.2 柔性作業車間調度問題的研究現狀
2.2.1 單目標柔性作業車間調度
2.2.2 多目標柔性作業車間調度問題
2.2.3 不確定環境下柔性作業車間調度問題
2.3 柔性作業車間調度問題的研究方法
2.3.1 精確方法
2.3.2 近似方法

第二篇 單目標柔性作業車間調度
第3章 基於遺傳算法的柔性作業車間調度
3.1 遺傳算法的基本理論
3.2 遺傳算法求解柔性作業車間調度問題
3.2.1 FJSP的染色體編碼
3.2.2 FJSP的染色體解碼
3.2.3 FJSP的初始化
3.2.4 交叉操作
3.2.5 變異操作
3.2.6 選擇操作
3.2.7 改進遺傳算法的求解步驟
3.3 實驗結果與分析
3.3.1 實驗一
3.3.2 實驗二
3.3.3 實驗三
第4章 基於變鄰域遺傳算法的柔性作業車間調度
4.1 引言
4.2 變鄰域搜索算法的基本理論
4.2.1 鄰域的概念
4.2.2 變鄰域搜索算法
4.3 變鄰域遺傳算法求解柔性作業車間調度問題
4.3.1 混閤優化算法優化策略
4.3.2 初始解産生
4.3.3 記憶庫保優策略
4.3.4 遺傳操作
4.3.5 鄰域結構研究
4.3.6 終止準則
4.4 實驗結果與分析
第5章 基於CPSO的柔性作業車間調度
5.1 粒子群優化算法
5.2 元胞粒子群優化算法框架
5.2.1 元胞自動機的構成
5.2.2 元胞粒子群優化算法框架
5.3 兩種版本的元胞粒子群優化算法
5.3.1 內元胞粒子群優化算法
5.3.2 外元胞粒子群優化算法
5.4 元胞粒子群優化算法求解柔性作業車間調度問題
5.4.1 粒子的編碼形式
5.4.2 粒子速度和位置的更新操作
5.4.3 粒子的鄰域結構和局部搜索
5.4.4 CPSO求解FJSP流程
5.5 實驗結果與分析
第6章 基於遺傳禁忌搜索算法的柔性作業車間調度問題
6.1 遺傳禁忌搜索算法求解流程
6.2 遺傳算法
6.2.1 初始化
6.2.2 編碼與解碼
6.2.3 選擇操作
6.2.4 交叉操作
6.2.5 變異操作
6.3 禁忌搜索算法
6.3.1 鄰域結構和移動評價策略
6.3.2 禁忌錶和禁忌長度
6.3.3 終止準則
6.4 實驗結果與分析

第三篇 多目標柔性作業車間調度
第7章 基於變鄰域遺傳算法的多目標柔性作業車間調度
7.1 多目標優化問題的基本理論
7.1.1 多目標優化的基本概念
7.1.2 多目標優化方法
7.2 混閤算法求解多目標FJSP
7.2.1 多目標FJSP優化模型
7.2.2 基於Pareto的多目標優化策略
7.2.3 混閤算法的基本操作
7.2.4 適應值分配策略研究
7.2.5 種群多樣性保持策略研究
7.2.6 精英保留策略
7.2.7 混閤算法求解多目標FJSP的步驟
7.3 計算結果與分析
7.3.1 8×8問題
7.3.2 10×10問題
7.3.3 15×10問題
7.3.4 DPdata問題
第8章 基於免疫遺傳算法的多目標柔性作業車間調度
8.1 免疫和熵原理
8.1.1 抗體信息熵
8.1.2 抗體相似度
8.1.3 抗體濃度
8.2 多目標遺傳算法求解多目標FJSP
8.2.1 優化目標
8.2.2 Pareto最優解集構造
8.2.3 精英保留策略
8.2.4 多目標遺傳算法流程
8.3 計算結果與分析
8.3.1 三個目標的測試結果和比較分析
8.3.2 六個目標的測試結果
8.4 基於AHP的多目標FJSP調度決策

第四篇 不確定環境下的柔性作業車間調度問題
第9章 基於GEP的柔性作業車間動態調度問題
9.1 動態調度問題描述與研究方法
9.1.1 動態調度問題描述
9.1.2 動態調度問題研究方法
9.2 柔性作業車間動態調度在綫啓發式算法
9.3 基於GEP的柔性作業車間動態調度規則學習方法
9.3.1 編碼與解碼方式
9.3.2 遺傳操作
9.4 實驗結果與分析
9.4.1 實驗數據生成
9.4.2 GEP控製參數設置
9.4.3 比較對象
9.4.4 實驗結果分析
第10章 基於變鄰域遺傳算法的FJSP動態調度研究
10.1 FJSP動態調度框架
10.2 動態調度策略
10.2.1 人機協同的重調度策略
10.2.2 滾動窗口重調度策略
10.2.3 基於周期和事件驅動的重調度策略
10.3 動態調度的混閤算法設計
10.4 幾種突發事件處理
10.5 實驗結果與分析
10.5.1 仿真調度實例
10.5.2 結果分析
第11章 多目標動態柔性作業車間調度問題
11.1 動態調度問題的描述
11.2 滾動調度策略
11.2.1 滾動重調度機製
11.2.2 工件窗口
11.3 基於多目標遺傳算法求解多目標動態FJSP
11.3.1 重調度問題的解碼
11.3.2 基於多目標遺傳算法求解多目標動態FJSP的流程
11.4 實例仿真與分析
第12章 基於免疫遺傳算法的多目標模糊柔性作業車間調度問題
12.1 模糊集相關理論
12.1.1 模糊集閤錶示
12.1.2 模糊數操作
12.1.3 模糊數的比較
12.2 不確定條件下的柔性作業車間調度問題
12.2.1 問題描述
12.2.2 評價指標
12.2.3 滿意度的計算
12.3 基於多目標遺傳算法求解多目標模糊FJSP
12.4 試驗結果與分析
附錄 幾組標準測試實例數據
參考文獻

前言/序言

《精益製造的脈搏：智能調度在現代工廠中的隱秘力量》 在日新月異的製造業浪潮中，效率與靈活性的平衡始終是企業生存與發展的核心命題。本書將帶您深入探索現代工廠車間調度所麵臨的復雜挑戰，以及如何運用前沿的智能算法，為生産流程注入前所未有的活力與韌性。我們並非提供一個通用的解決方案，而是揭示一套理解和構建高效調度係統的思維框架與技術路徑。 第一章：混沌中的秩序——理解柔性作業車間的核心睏境 在傳統的流水綫生産模式逐漸被打破，取而代之的是訂單多樣化、産品定製化需求日益增長的柔性作業車間，生産的“脈搏”變得愈發復雜而微妙。本章將剖析這類車間所固有的特性：不確定性、動態性以及資源的高度共享性。我們將深入探討諸如設備故障、緊急插單、物料短缺、工藝路綫變化等一係列“黑天鵝”事件如何輕易擾亂原有的生産計劃，導緻交貨期延遲、在製品積壓、資源利用率低下等連鎖反應。讀者將認識到，簡單、固化的調度策略在這裏早已失效，必須擁抱一種能夠實時感知、快速響應的智能調度體係。我們將通過生動的案例，展示一個“無序”的柔性車間可能麵臨的窘境，為後續智能算法的應用奠定堅實的基礎。 第二章：算法的智慧——揭示智能調度的多元視角 麵對錯綜復雜的調度難題，傳統的“憑經驗”或“固定規則”的方法顯得力不從心。本章將為您打開智能算法調度的大門，介紹幾種能夠有效解決柔性作業車間調度問題的關鍵技術。我們將首先審視經典的優化算法，如遺傳算法（GA）、粒子群優化（PSO）和蟻群算法（ACO），闡述它們在尋找最優解方麵的強大能力，並分析其在解決組閤優化問題時的優勢。隨後，我們將目光投嚮更具適應性的智能技術，例如模擬退火算法（SA）和禁忌搜索（TS），它們如何在復雜搜索空間中避免陷入局部最優。此外，我們還將探討機器學習在調度領域的潛力，包括如何利用強化學習（RL）來訓練調度策略，使其能夠從過去的生産經驗中不斷學習和優化。本章旨在讓讀者理解，不同的算法各有韆鞦，關鍵在於如何根據具體的車間場景和調度目標，選擇最適閤的“利器”。 第三章：數據的脈搏——構建實時感知與決策的神經網絡 智能算法並非孤立存在，它們需要“喂養”真實、準確的數據纔能發揮最大效用。本章將重點討論如何構建一個能夠捕捉車間實時動態的“神經網絡”。我們將深入探討數據采集的重要性，從MES（製造執行係統）、SCADA（數據采集與監視控製係統）到IoT（物聯網）傳感器，各種數據源如何協同工作，實時反映設備狀態、在製品位置、人員可用性等關鍵信息。此外，我們還將討論數據預處理和特徵工程，如何從原始數據中提取齣對調度決策有價值的信息。更重要的是，本章將闡述如何將這些實時數據反饋給調度算法，形成一個閉環的“感知-決策-執行”係統。讀者將理解，一個缺乏實時數據的調度係統，就像一個沒有神經末梢的身體，無法真正感知並應對變化，其智能性將大打摺扣。 第四章：性能的度量——定義與優化智能調度的關鍵指標 何為“好的”調度？在柔性作業車間，簡單的“快”和“省”已不足以概括其復雜性。本章將引導讀者建立一套科學的調度性能評估體係。我們將詳細解析一係列關鍵指標，包括但不限於：總完工時間（Makespan）、平均完工時間（Average Flow Time）、在製品庫存（Work-in-Process Inventory）、設備利用率（Machine Utilization）、交貨期遵守率（On-Time Delivery Rate）以及調度靈活性（Scheduling Flexibility）。讀者將學習如何根據企業的戰略目標，權衡這些指標的重要性，並理解不同算法在優化不同指標時可能産生的取捨。通過對這些指標的深入理解和量化分析，企業纔能更清晰地評估現有調度策略的優劣，並為改進提供明確的方嚮。 第五章：場景的實踐——從理論到落地，智能調度的應用範式 理論的深度最終要體現在實踐的廣度。本章將聚焦於智能調度在不同工業場景下的實際應用。我們將以汽車製造、電子産品組裝、航空航天零部件生産等典型行業為例，剖析它們在柔性化生産中麵臨的獨特調度挑戰。讀者將看到，如何針對不同行業的特點，定製化地設計和應用智能調度算法。例如，在汽車製造中，如何處理高度定製化的訂單流與大規模生産的衝突；在電子産品組裝中，如何應對頻繁的産品更新與快速的交貨周期。我們還將探討如何將智能調度係統集成到現有的企業資源計劃（ERP）和製造執行係統（MES）中，實現數據的無縫流動與協同工作。本章的宗旨在於展示智能調度的落地可行性，並為讀者在各自領域內尋找應用靈感提供參考。 第六章：未來的脈搏——挑戰與展望，智能調度的前沿趨勢 製造業的演進永無止境，智能調度也正處於不斷發展的進程中。本章將對智能調度的未來進行展望。我們將探討人工智能（AI）與機器學習（ML）的進一步融閤，例如深度學習在預測性維護和智能路徑規劃中的應用。此外，我們將關注工業物聯網（IIoT）和邊緣計算（Edge Computing）如何進一步賦能實時調度，使得決策能夠更加貼近生産現場。同時，我們將討論如何構建更具韌性和自適應能力的調度係統，以應對越來越復雜的外部環境和不確定性。最後，本章將強調跨領域協同的重要性，例如將人工智能調度與供應鏈管理、質量控製等環節打通，實現整體生産效率的最大化。通過本章，讀者將對智能調度在未來製造業中的地位和潛力有更深刻的認識。 本書旨在為您提供一個全麵而深入的視角，讓您理解智能調度如何成為現代柔性作業車間跳動的“脈搏”，驅動著生産效率的飛躍和企業競爭力的提升。我們鼓勵讀者將本書的理念與實踐相結閤，為構建更智能、更高效、更具韌性的未來工廠貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

《柔性作業車間調度智能算法及其應用》這個書名，立刻引起瞭我對製造業核心競爭力的思考。我一直覺得，在高度信息化的時代，生産製造的效率和靈活性，是企業能否在激烈市場中脫穎而齣的關鍵。我經常聽到一些工廠管理者抱怨，說生産調度問題就像一個“老大難”，尤其是當生産任務復雜多變，機器設備眾多，人員技能各異的時候，想要找到一個最優的排程方案，簡直比登天還難。我猜測，這本書正是要提供一套解決這些問題的“利器”。我特彆想知道，書中所提到的“智能算法”，到底能有多“智能”？它是否能夠自主學習，並且在復雜多變的生産環境中不斷優化調度策略？而“柔性”二字，又為這個調度係統增加瞭怎樣的可能性？它是否意味著能夠應對突發狀況，比如設備故障、原材料短缺，甚至客戶臨時修改訂單？我希望這本書能夠以一種邏輯清晰、條理分明的方式，嚮我展示這些算法的設計思路和運作機製。如果書中能夠包含一些實際的案例分析，讓我能夠看到這些智能化的調度係統是如何在現實的工廠中應用，並且取得瞭怎樣的成效，那將是對我最大的吸引力。

評分☆☆☆☆☆

《柔性作業車間調度智能算法及其應用》這個書名，讓我立刻聯想到現代工業生産中那些精密的“大腦”。我平時關注一些工業自動化和智能製造的進展，深知高效、靈活的生産調度對於企業生存和發展的重要性。然而，我總覺得，傳統的調度方法往往難以應對日益復雜和多變的市場需求，比如那些多品種、小批量、交貨期緊迫的訂單。我猜測，這本書會深入探討如何利用“智能算法”來解決這些難題。我特彆好奇“柔性”究竟意味著什麼，它是否能夠讓生産綫像流水一樣，根據不同的産品和訂單需求，自如地調整生産流程？而“智能算法”，我猜想它可能涉及到一些先進的計算方法，比如優化算法、人工智能技術等，是如何被設計和應用的。我希望這本書能夠以一種清晰且有條理的方式，為我揭示這些算法的奧秘。如果書中能夠提供一些實際的案例研究，讓我能夠看到這些理論是如何在現實的工廠中落地生根，並且帶來瞭哪些具體的效益，比如提高瞭生産效率、降低瞭浪費、縮短瞭交貨時間等，那我一定會覺得這趟閱讀非常充實。

評分☆☆☆☆☆

《柔性作業車間調度智能算法及其應用》這個書名，一下子就抓住瞭我對生産製造領域智能化轉型的關注點。我一直認為，現代工業的競爭，很大程度上體現在其生産體係的智能化和柔性化程度上。我經常聽到一些技術專傢談論，說“調度”是製造業的“大腦”，一旦大腦運轉不靈，整個生産綫就會陷入混亂。我很好奇，這本書會如何解釋“柔性作業車間”這個概念，它是否意味著能夠高效處理那些多品種、小批量、需求不確定的訂單？而“智能算法”又會扮演怎樣的角色？我猜測，這可能是關於如何運用人工智能、運籌學等先進的計算方法，來解決那些復雜的、動態的生産調度問題。我希望這本書能夠提供一些具體的算法模型，並且解釋它們是如何工作的，比如它們是如何考慮機器能力、加工順序、物料可用性等多種因素的。更重要的是，我期待書中能夠有豐富的應用案例，讓我看到這些“智能算法”是如何在現實世界的工廠裏，真正解決實際問題，比如如何提高設備利用率，縮短交貨周期，降低生産成本等等。如果這本書能讓我對現代製造業的生産調度智能化有更係統的認識，那將是我非常樂意讀下去的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名——《柔性作業車間調度智能算法及其應用》——立即吸引瞭我，因為我一直對如何用科技手段解決現實世界的復雜問題感到著迷。我長期關注著工業自動化和智能化轉型的趨勢，也經常聽聞製造業中“智能調度”的重要性。我一直在思考，那些在高度競爭的市場環境下，能夠快速響應客戶需求、高效生産的企業，他們是如何做到的？這本書似乎觸及瞭這個核心問題。我特彆好奇“柔性作業車間”的定義，它是否意味著在麵對不斷變化的産品種類、訂單量和交貨期限時，仍能保持高效運轉？而“智能算法”，我猜測它可能涉及到人工智能、機器學習等技術，如何被應用於解決這些復雜的調度問題，比如如何優化機器的利用率，縮短在製品庫存，減少生産周期，甚至是提高能源利用效率？我希望這本書能夠不僅僅停留在理論層麵，而是能夠通過豐富的應用案例，展示這些算法如何在實際的生産環境中發揮作用。我渴望瞭解，這些智能化的調度係統是如何與現有的生産設備和管理係統相結閤的，以及它們能夠帶來的具體效益。如果這本書能夠幫助我更深入地理解製造業的智能化邏輯，並且讓我對如何通過先進技術提升生産效率有更清晰的認識，那我一定會覺得這趟閱讀之旅非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《柔性作業車間調度智能算法及其應用》這個書名時，我腦海裏立刻勾勒齣一個高度智能化、高效運轉的生産車間。我長期以來對科技如何賦能傳統産業抱有濃厚的興趣，尤其是在製造業升級轉型的大背景下，智能調度扮演著至關重要的角色。我一直思考，在麵對瞬息萬變的市場需求和日益復雜的生産環境時，如何纔能實現生産的高效與柔性兼顧？這本書的書名恰好點齣瞭這個核心問題。我尤其好奇“柔性作業車間”的內涵，它是否意味著能夠靈活應對多品種、小批量、甚至是緊急插單的需求？而“智能算法”，我猜想它可能涉及到諸如遺傳算法、粒子群優化、神經網絡等一係列前沿的計算技術，是如何被應用於解決復雜的調度問題。我非常期待這本書能夠深入淺齣地解釋這些算法的原理，並且通過一些生動的實例，展示它們是如何在實際的工業生産中發揮作用的，比如如何優化機器利用率，縮短生産周期，提高産品質量，降低運營成本等等。如果這本書能讓我對現代製造業的智能化決策有更係統、更深入的理解，那我一定會覺得物超所值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字雖然聽起來很專業，叫做《柔性作業車間調度智能算法及其應用》，但我自己對這個領域其實知之甚少。我的工作性質讓我經常接觸到一些與生産製造相關的企業，他們經常會談論到“效率”、“優化”、“排程”這些詞匯。我一直很好奇，這些看似抽象的詞匯背後，到底有哪些科學的方法和工具支撐著。我設想，這本書會不會像一個“解密手冊”，把那些復雜的調度難題，用一種我這個門外漢也能大概理解的方式，一層層地揭示齣來？我特彆想知道，所謂的“智能算法”到底是怎麼工作的，它們是如何從一堆看似混亂的任務和機器中，找到那個最優的解決方案的。是不是就像下棋一樣，需要考慮很多步，然後纔能做齣最好的決策？我腦海裏浮現齣一個畫麵：想象一個繁忙的工廠車間，成百上韆的工件在傳送帶上移動，各種機器不停地運轉，而這本書，就像一個高明的指揮傢，能夠讓這一切都井井有條，而不是亂作一團。我對那些關於“柔性”的解讀尤其感興趣，這是否意味著它能適應各種突發情況，比如突然的訂單增加，或者某颱機器故障？如果這本書能夠讓我窺見到生産製造背後那種精密的邏輯和智能化的決策過程，那我一定會覺得這趟閱讀之旅非常值得。我期待這本書能夠提供一些實際的案例，讓我能夠看到這些算法是如何在真實世界中發揮作用的，而不是停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《柔性作業車間調度智能算法及其應用》這個書名時，我的第一反應是，這東西聽起來就很高深，但又隱隱約約覺得它可能隱藏著解決生産效率瓶頸的“金鑰匙”。我所在的行業，雖然不是直接的製造業，但經常需要與製造企業打交道，理解他們的痛點是建立良好閤作關係的基礎。我時常聽到客戶抱怨生産綫上的瓶頸問題，或者因為交貨期緊張而疲於奔命，這背後往往涉及到復雜的生産調度問題。我很好奇，這本書中的“智能算法”究竟能帶來多大的突破？它能否像一個超級大腦，實時分析各種約束條件，比如機器的可用性、工人的技能、原材料的供應，甚至是加工順序對産品質量的影響，然後給齣一個既能保證産品質量又能最大化産能的調度方案？“柔性”這個詞在我看來尤為重要，這是否意味著它能夠應對那些計劃之外的變化，比如設備突然故障，或者客戶臨時修改訂單需求？我希望這本書能深入淺齣地解釋這些算法的原理，讓我能夠理解它們是如何通過數學模型和計算邏輯來實現的。我特彆期待書中能有一些圖錶或者流程圖，能夠直觀地展示算法的運作過程，哪怕隻是一個簡化的模型，也足以幫助我構建一個初步的認識。如果這本書能夠讓我對現代製造業的智能化管理有一個更清晰的認知，並且對如何通過技術手段提升生産效率有一個更深入的理解，那它對我來說就具有非常高的價值。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，《柔性作業車間調度智能算法及其應用》這個書名，最初讓我覺得有點望而卻步。我不是學計算機或者工程的，我對“算法”這兩個字嚮來有點敬而遠之。但是，最近公司在考慮優化我們的生産流程，尤其是在一些外協加工環節，經常齣現效率不高、成本居高不下的問題。我聽同事們提起過，現在很多先進的製造企業都在使用一些智能化的調度係統，能夠極大地提升生産的靈活性和響應速度。我開始好奇，這種“智能調度”究竟是怎麼實現的？這本書的名字恰好點齣瞭這個核心，我猜測它可能會介紹一些前沿的算法，來解決如何在“柔性”的生産環境中，實現高效的“調度”。我特彆想知道，這本書會如何解釋“柔性”的概念，它是否意味著能夠處理多品種、小批量、交貨期不確定的生産模式？而“智能算法”又是在哪些方麵超越瞭傳統的手工排程或者簡單的優化方法？有沒有可能，這本書會通過一些生動的案例，比如一個實際的工廠車間是如何運用這些算法來解決具體問題的，讓我這個非專業人士也能看得懂？我希望能從中學習到一些關於如何看待和評估生産調度問題的視角，甚至能夠瞭解一些初步的實踐思路，看看是否能夠藉鑒到我們的工作中。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《柔性作業車間調度智能算法及其應用》這個書名，傳遞齣一種高度專業化且與時俱進的科技感。我本身並不是直接從事製造業生産調度工作的，但我長期關注科技發展對各行各業的賦能，尤其是人工智能在工業領域的應用。我一直覺得，製造業的效率提升，很大程度上取決於其生産資源的優化配置，而“調度”無疑是其中的核心環節。我對“柔性”這個詞特彆感興趣，這是否意味著該書所介紹的算法能夠適應那些變化多端、充滿不確定性的生産環境？而“智能算法”，我猜想它可能涉及到一些前沿的計算技術，比如機器學習、深度學習或者運籌學中的高級模型，如何被用來解決復雜的調度問題。我希望這本書能夠以一種相對易懂的方式，嚮我這樣非專業讀者介紹這些算法的基本原理和思想。如果書中能夠提供一些真實的工業案例，詳細闡述這些算法是如何被應用於實際生産場景，並帶來切實的效益，比如如何提高生産效率、降低生産成本、縮短交貨周期等等，那將非常有說服力。我期待這本書能夠讓我對現代製造業的智能化決策過程有一個更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

初次看到《柔性作業車間調度智能算法及其應用》這個書名，我腦海中立刻浮現齣的是一幅繁忙而有序的工廠圖景。我一直覺得，在現代工業生産中，最考驗智慧的環節之一就是如何將無數的工序、機器、人員和物料進行最優的匹配和排布，尤其是當生産環境本身就充滿瞭各種不確定性和變化時。我所在的行業經常需要與製造業閤作，我深知生産計劃的精準性和效率對整個供應鏈的影響有多大。因此，我對“柔性作業車間”和“智能算法”這兩個概念格外感興趣。我猜測，這本書會深入探討如何構建一個能夠應對各種突發狀況，並且能夠靈活調整生産計劃的係統。而“智能算法”部分，則可能揭示瞭如何利用先進的計算能力，去解決那些傳統方法難以企及的復雜優化問題。我希望這本書能夠以一種易於理解的方式，闡釋這些算法的內在邏輯，比如它們是如何學習和適應的，又是如何做齣最優決策的。如果書中能夠提供一些實際的案例，展示這些算法是如何在不同的工業場景中得到應用的，並且能夠量化其帶來的效益，那對我來說，將是極大的啓發。我期待通過這本書，能夠對現代製造業的智能化水平有一個更深刻的認識。

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還算可以吧！！！！！！！！！！！！！！

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還行

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書還行，內容編排還算閤理

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挺好的，以前重來不去評價的，不知道浪費瞭多少積分，自從知道評論之後京豆可以抵現金瞭，纔知道評論的重要性，京豆的價值，後來我就把這段話復製瞭，走到哪裏，復製到哪裏，既能賺京東，還非常省事，特彆是不用認真的評論瞭，又健康快樂又能麼麼噠，哈哈哈

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方便快捷實惠

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還行

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