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第1章　绪论1

1.1　制造系统概述1

1.1.1　制造系统的基本概念1

1.1.2　制造系统的基本类型4

1.1.3　现代制造系统发展趋势6

1.2　制造系统运行调度优化10

1.2.1　调度问题概述10

1.2.2　调度问题描述11

1.2.3　调度问题的研究方法13

1.3　制造执行系统技术19

1.3.1　制造执行系统概述19

1.3.2　制造执行系统研究现状与发展趋势23

1.4　本书主要内容与结构28

参考文献28

第2章　单件作业车间生产调度模型与优化算法33

2.1　概述33

2.1.1　job-shop调度问题的线性规划模型34

2.1.2　job-shop调度问题的析取图模型描述35

2.2　基于遗传算法的车间调度问题研究37

2.2.1　遗传算法简介37

2.2.2　改进遗传算法的求解job-shop调度问题38

2.2.3　计算实验结果42

2.3　基于遗传禁忌算法的车间调度问题研究44

2.3.1　禁忌搜索算法的基本理论44

2.3.2　遗传算法和禁忌搜索算法混合策略研究44

2.3.3　进化禁忌算法求解job-shop调度问题46

2.3.4　计算结果与分析51

2.4　本章小结57

参考文献58

第3章　柔性作业车间生产运行优化60

3.1　引言60

3.2　柔性作业车间调度问题的描述及求解方法61

3.2.1　柔性作业车间调度问题的描述61

3.2.2　柔性作业车间调度问题求解方法63

3.3　遗传算法求解柔性作业车间调度问题64

3.3.1　遗传算法编码和解码64

3.3.2　交叉操作65

3.3.3　变异操作66

3.3.4　选择操作66

3.3.5　基于柔性作业车间调度问题的改进遗传算法67

3.3.6　试验结果与分析67

3.4　柔性作业车间动态调度问题研究72

3.4.1　动态调度问题的提出72

3.4.2　动态调度问题描述和研究方法73

3.4.3　滚动调度策略74

3.4.4　动态调度优化策略研究77

3.5　实例仿真79

3.6　车间作业调度应用实例82

3.7　本章小结88

参考文献88

第4章　混流装配车间生产计划排序与关联优化91

4.1　混流装配生产模式及其对生产运行优化的要求92

4.1.1　JIT环境下车间计划排序与执行管理的目标92

4.1.2　多车间关联生产方式92

4.2　混流装配车间生产运行优化问题的相关模型93

4.2.1　排序问题简述93

4.2.2　单一车间混流装配计划排序94

4.2.3　多车间关联计划排序97

4.2.4　混流装配计划排序的问题分类99

4.3　面向单一混流装配线的计划排序问题99

4.3.1　JIT生产模式下混流装配计划排序的特点101

4.3.2　以生产负荷平衡为目标的计划排序101

4.3.3　以物流消耗平准化为目标的计划排序103

4.3.4　基于产品相似度的混流装配线计划排序105

4.3.5　面向多目标的装配计划排序108

4.3.6　采用不同目标的对比分析113

4.4　面向多级装配车间的关联计划排序问题116

4.4.1　多车间关联生产的特点116

4.4.2　基于部分属性序列的多车间计划排序117

4.4.3　装配车间之间常用缓冲区的功能和结构125

4.4.4　基于多通道选择缓冲区的多车间计划排序问题127

4.5　本章小结134

参考文献134

第5章　混流生产系统运行优化与控制137

5.1　混流生产系统的特点及其运行控制需求137

5.1.1　混流生产系统的特点137

5.1.2　国内外相关研究概况138

5.2　多品种、小批量混流生产运行控制相关理论基础140

5.2.1　精益生产与准时化生产方式141

5.2.2　约束理论与DBR144

5.2.3　混流制造与聚焦工厂148

5.3　基于约束管理的混流生产运行控制模式研究150

5.3.1　多品种、小批量生产环境下的混流生产模型151

5.3.2　基于约束理论的混流生产运行控制机制153

5.3.3　基于约束理论的混流生产运行控制总体框架155

5.4　基于约束管理的混流生产运行控制关键技术156

5.4.1　混流路径规划156

5.4.2　瓶颈识别与瓶颈排产159

5.4.3　缓冲大小的设置与管理164

5.5　基于约束管理的混流生产系统仿真168

5.5.1　车间模型描述168

5.5.2　生产模式的实现170

5.5.3　仿真的数据统计与结论173

5.6　本章小结174

参考文献175

第6章　制造系统运行过程中的预测与决策方法178

6.1　神经网络集成预测方法及其应用178

6.1.1　基于粗糙集的样本预处理方法178

6.1.2　聚类Bagging预测方法185

6.1.3　订单完工期及拖延期预测187

6.1.4　基于集成径向基神经网络的制造系统性能指标预测194

6.2　不确定信息条件下的生产计划和作业计划决策方法201

6.2.1　基于可信性理论的多产品集结生产计划201

6.2.2　基于随机规划的作业计划决策209

6.3　设备维修决策方法216

6.3.1　基于Markov链的多设备串并联系统视情机会维修216

6.3.2　基于成本的选择性维修决策224

6.4　本章小结235

参考文献236

第7章　粒子群优化算法在生产调度中的应用238

7.1　广义粒子群优化模型238

7.1.1　传统粒子群优化算法简介238

7.1.2　广义粒子群优化模型238

7.2　基于改进信息共享机制的粒子群优化模型240

7.2.1　基本定义240

7.2.2　基于粒子群优化的信息共享机制241

7.2.3　基于群体智能的信息共享机制241

7.2.4　新的信息共享机制合理性分析242

7.3　基于改进信息共享机制的车间调度算法243

7.3.1　基于PSO的作业车间调度算法243

7.3.2　基于PSO的置换流水车间调度算法244

7.3.3　基于PSO的开放车间调度算法246

7.4　算例248

7.4.1　作业车间调度问题248

7.4.2　置换流水车间调度问题251

7.4.3　开放车间调度问题253

7.5　本章小结255

参考文献255

第8章　优化理论与方法的应用257

8.1　在汽车装配MES系统中的应用257

8.1.1　生产模式分析257

8.1.2　汽车装配MES体系架构259

8.1.3　汽车装配MES功能结构259

8.1.4　汽车装配MES关键模块260

8.2　在轿车发动机生产管理系统中的应用268

8.2.1　需求分析268

8.2.2　计划管理流程图270

8.2.3　系统结构与功能分析271

8.2.4　计划管理系统的主要功能模块274

8.3　在车间生产排程系统中的应用291

8.3.1　应用背景介绍291

8.3.2　车间工艺流程292

8.3.3　车间生产布局294

8.3.4　车间现场主要问题及其原因分析294

8.3.5　系统总体架构与功能模块295

8.3.6　新的运行控制模式的实施297

8.3.7　仿真验证303

8.4　本章小结304