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| 內容簡介： |
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本书针对实际生产管理与调度问题的动态不确定性，系统地分析了生产调度中可能面临的不确定性因素及其对生产调度的影响规律，提出了不确定环境下的生产调度的优化理论，探讨了不确定生产干扰管理、仿真优化和Multi-Agent调度系统方法。利用上述理论和方法，分别对港口岸边作业系统、堆场作业系统、起吊设备及拖车调度问题进行了系统地研究，对其调度建模、求解算法和管理问题进行了系统的阐述和分析。最后，详细阐述了集装箱堆场收发箱管理MAS系统的关键问题和实现。
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| 目錄：
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目录
第一篇 绪论
第1章 绪论 2
1.1 生产调度管理问题 2
1.1.1 现代生产特点 2
1.1.2 生产调度问题 2
1.1.3 码头生产调度 4
1.2 生产调度方法研究 6
1.2.1 鲁棒性调度方案 6
1.2.2 适应性调度方案 7
1.2.3 智能性调度方案 8
1.3 不确定优化研究 9
1.3.1 不确定优化建模 10
1.3.2 不确定优化算法 11
1.3.3 不确定优化应用 12
1.4 码头生产调度研究 12
1.4.1 闸门及拖车调度 12
1.4.2 泊位及岸桥分配 13
1.4.3 堆场箱位场桥分配 14
1.4.4 码头资源协调管理 14
第二篇 不确定生产调度管理 理论、方法部分
第2章 生产调度中不确定因素及其干扰影响 17
2.1 不确定因素的来源与分类 17
2.1.1 不确定因素的来源 17
2.1.2 不确定因素的起因 18
2.1.3 不确定因素的分类 18
2.2 不确定因素描述及其干扰影响 19
2.2.1 不确定因素的描述 19
2.2.2 不确定因素的干扰影响 20
2.3 不确定因素管理 21
2.3.1 生产调度模型中引入不确定因素 21
2.3.2 生产调度执行中减少不确定因素干扰 22
第3章 不确定优化理论 23
3.1 不确定变量 23
3.1.1 不确定测度的公理化定义及不确定变量 25
3.1.2 不确定变量的运算、特征数和比较 30
3.2 不确定优化模型 34
3.2.1 期望值优化模型 35
3.2.2 机会约束优化模型 37
3.2.3 相关机会优化模型 40
3.2.4 不确定多层优化模型 41
3.3 不确定变量模拟与混合智能算法 42
3.3.1 不确定变量模拟 42
3.3.2 混合智能算法 48
第4章 生产调度干扰管理 52
4.1 干扰管理简介 52
4.1.1 干扰管理思想的形成和发展 52
4.1.2 干扰管理方法与其他方法的区别 53
4.1.3 干扰管理的概念 53
4.2 干扰管理模型 55
4.2.1 网络图模型 55
4.2.2 数学模型 57
4.3 干扰管理算法 59
4.3.1 精确算法 59
4.3.2 近似算法 61
第5章 生产调度仿真优化 64
5.1 离散系统仿真原理 64
5.1.1 定义及组成 64
5.1.2 仿真系统的构建 66
5.1.3 仿真校核、验证与确认 68
5.2 生产调度仿真优化方法 71
5.2.1 仿真优化原理 71
5.2.2 仿真建模方法 72
5.2.3 优化搜索方法 73
5.2.4 仿真优化软件 76
5.3 应用案例 77
5.3.1 港口拖轮配置优化问题 77
5.3.2 港区通航系统仿真建模 79
第6章 生产调度Multi-Agent系统 82
6.1 Multi-Agent系统概论 82
6.1.1 定义及特点 82
6.1.2 MAS在生产调度中的应用 83
6.2 生产调度Multi-Agent系统架构设计 84
6.2.1 Agent分类和结构 84
6.2.2 MAS体系结构 86
6.2.3 生产调度系统组成与Agent选取 86
6.2.4 生产调度MAS的体系结构 88
6.3 生产调度单Agent设计 89
6.3.1 Agent的内部结构 89
6.3.2 Agent知识的表示 91
6.3.3 Agent精神状态的表示 91
6.4 生产调度MAS通信 91
6.5 生产调度MAS的协作与协调 93
6.6 MAS实现问题讨论 95
第三篇 不确定生产调度管理 码头生产应用
第7章 码头岸边作业调度管理 97
7.1 泊位—岸桥调度问题分析 97
7.2 离散型泊位—岸桥调度 98
7.2.1 问题界定与假设 98
7.2.2 不确定优化模型 99
7.2.3 集束搜索算法 102
7.2.4 改进遗传算法 103
7.2.5 混合智能算法 106
7.2.6 实验与分析 107
7.3 连续型岸线调度与干扰管理 109
7.3.1 连续型岸线调度描述 109
7.3.2 连续型岸线调度管理 111
7.3.3 调度方案干扰恢复管理 114
7.3.4 实验与分析 117
第8章 码头堆场区段分配管理 119
8.1 堆场箱位分配问题描述 119
8.2 堆场区段分配模型Ⅰ——堆场区段作业量平衡优化 122
8.2.1 概念和符号 122
8.2.2 目标函数和约束方程 123
8.2.3 不确定函数等价处理 124
8.2.4 求解算法 124
8.3 堆场区段分配模型Ⅱ——堆场区段箱组分配优化 126
8.3.1 模型中的概念和符号 126
8.3.2 目标函数和约束方程 126
8.3.3 基于最优解特征的启发式求解算法 127
8.4 实验与分析 128
第9章 码头堆场具体箱位分配管理 133
9.1 不确定条件下的进口箱堆场箱位分配 134
9.1.1 问题描述和假设 134
9.1.2 提箱次序模型及求解 134
9.1.3 堆场箱位分配模型 135
9.1.4 启发式求解算法 137
9.1.5 实验与分析 138
9.2 不确定条件下的出口箱堆场箱位分配 141
9.2.1 集装箱交箱序列分析 141
9.2.2 问题界定与模型假设 142
9.2.3 箱位分配两阶段随机规划模型 142
9.2.4 禁忌搜索算法 147
9.2.5 实验与分析 150
9.3 不确定提箱序列的进口箱翻箱落位优化 152
9.3.1 翻箱落位优选问题描述 152
9.3.2 集装箱堆场翻箱概率估计 154
9.3.3 翻箱优化启发式算法 160
9.3.4 实验与分析 163
第10章 码头堆场桥吊调度管理 166
10.1 堆场桥吊调度描述 166
10.2 场桥在堆场区段间调度Ⅰ 167
10.2.1 模型假设 167
10.2.2 模型构建 168
10.2.3 集束搜索算法 170
10.3 场桥在堆场区段间调度Ⅱ 171
10.3.1 模型假设 171
10.3.2 模型构建 172
10.3.3 求解算法 173
10.4 实验与分析 173
第11章 码头岸桥—拖车—场桥作业优化管理 176
11.1 问题描述 176
11.2 不确定优化模型 178
11.3 近似求解算法 183
11.3.1 集束搜索求解算法 184
11.3.2 混合智能遗传算法 185
11.4 实验与分析 188
第12章 集装箱堆场收发箱管理Multi-Agent系统 191
12.1 收发箱管理MAS架构 192
12.1.1 收发箱工艺流程与业务分析 192
12.1.2 Agent的选取及属性 193
12.1.3 系统架构 194
12.2 MAS中的Agent模型 195
12.2.1 Agent结构和功能设计 195
12.2.2 堆场Agent设计 196
12.2.3 优化Agent设计 198
12.3 Agent间的通信与协作 201
12.3.1 Agent间的通信 201
12.3.2 Agent间的协作 203
12.4 系统实现与实验分析 204
12.4.1 系统实现 204
12.4.2 实验设计 205
12.4.3 收箱箱位分配实验分析 206
12.4.4 翻箱优化实验分析 207
12.5 小结 209
参考文献 210
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