云制造資源智能優(yōu)化配置與動態(tài)調(diào)度

第1章  概述001
1.1　云制造基礎(chǔ)知識001
1.2　云制造資源智能優(yōu)化配置與動態(tài)調(diào)度內(nèi)容003
1.3　本章小結(jié)005
第2章  云制造任務(wù)分解建模與仿真006
2.1　云制造任務(wù)分解概述006
2.2　設(shè)計(jì)任務(wù)分解建模007
2.2.1　設(shè)計(jì)任務(wù)分解原則007
2.2.2　設(shè)計(jì)任務(wù)分解數(shù)學(xué)模型008
2.3　制造任務(wù)分解建模010
2.3.1　制造任務(wù)分解原則010
2.3.2　制造任務(wù)分解數(shù)學(xué)模型011
2.4　運(yùn)輸任務(wù)分解建模013
2.5　維護(hù)任務(wù)分解建模014
2.6　基于深度優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)任務(wù)分解015
2.6.1　深度優(yōu)化算法的基本原理015
2.6.2　設(shè)計(jì)任務(wù)矩陣的建立015
2.6.3　求解矩陣任務(wù)集016
2.7　基于快速模塊化算法的制造任務(wù)分解017
2.8　基于人工蜂群算法的運(yùn)輸任務(wù)分解018
2.8.1　人工蜂群算法原理018
2.8.2　編碼019
2.8.3　適應(yīng)度函數(shù)與算法流程019
2.9　基于層次分析法的權(quán)重計(jì)算021
2.10　實(shí)例仿真分析023
2.10.1　設(shè)計(jì)任務(wù)仿真023
2.10.2　制造任務(wù)仿真025
2.10.3　運(yùn)輸任務(wù)仿真027
2.10.4　維護(hù)任務(wù)仿真030
2.11　本章小結(jié)030
第3章  云制造資源智能優(yōu)化匹配建模與仿真031
3.1　制造資源的智能優(yōu)化匹配問題描述031
3.2　云環(huán)境下制造資源分類033
3.3　制造資源匹配評價(jià)指標(biāo)體系035
3.4　云環(huán)境下制造資源智能優(yōu)化匹配模型037
3.4.1　優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)038
3.4.2　約束條件040
3.5　基于層次分析法的權(quán)重計(jì)算041
3.5.1　層次分析法計(jì)算權(quán)重步驟042
3.5.2　權(quán)重計(jì)算043
3.6　基于人工蜂群算法的制造資源智能優(yōu)化匹配045
3.6.1　編碼操作045
3.6.2　適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)造045
3.6.3　雇傭蜂階段046
3.6.4　觀察蜂階段046
3.6.5　偵查蜂階段046
3.7　仿真實(shí)驗(yàn)分析048
3.8　本章小結(jié)053
第4章  基于云制造任務(wù)變化的資源動態(tài)調(diào)度建模與仿真054
4.1　云制造任務(wù)054
4.1.1　云制造任務(wù)信息描述055
4.1.2　云制造任務(wù)動態(tài)性分析055
4.2　基于云制造任務(wù)變化的資源動態(tài)調(diào)度問題描述056
4.3　云制造資源調(diào)度指標(biāo)建立058
4.4　基于云制造任務(wù)變化的資源動態(tài)調(diào)度數(shù)學(xué)模型058
4.4.1　數(shù)學(xué)符號及其描述058
4.4.2　優(yōu)化目標(biāo)059
4.4.3　約束條件061
4.5　遺傳算法062
4.6　基于層次分析法的權(quán)重計(jì)算064
4.6.1　層次分析法求解步驟065
4.6.2　權(quán)重計(jì)算066
4.7　基于多層編碼遺傳算法的資源動態(tài)調(diào)度067
4.7.1　個(gè)體編碼067
4.7.2　適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)造069
4.7.3　選擇操作069
4.7.4　交叉操作069
4.7.5　變異操作070
4.8　仿真驗(yàn)證072
4.9　本章小結(jié)080
第5章  基于資源變化的動態(tài)調(diào)度建模與仿真081
5.1　云制造資源081
5.2　基于資源變化的動態(tài)調(diào)度問題描述082
5.3　基于資源變化的動態(tài)調(diào)度數(shù)學(xué)模型084
5.3.1　數(shù)學(xué)符號及其描述084
5.3.2　優(yōu)化目標(biāo)085
5.3.3　約束條件087
5.4　粒子群優(yōu)化算法088
5.4.1　粒子群算法基本原理088
5.4.2　粒子群算法流程及步驟089
5.5　基于改進(jìn)粒子群算法的資源動態(tài)調(diào)度090
5.5.1　編碼090
5.5.2　適應(yīng)度函數(shù)構(gòu)造091
5.5.3　粒子位置與速度更新092
5.5.4　粒子群算法的改進(jìn)092
5.6　仿真分析095
5.7　本章小結(jié)102
第6章  云制造環(huán)境下車間資源的動態(tài)調(diào)度建模與仿真104
6.1　車間資源動態(tài)調(diào)度問題描述104
6.2　任務(wù)優(yōu)先級評定建模107
6.2.1　博弈論及其要素107
6.2.2　兩項(xiàng)任務(wù)優(yōu)先級評定108
6.2.3　多項(xiàng)任務(wù)優(yōu)先級評定109
6.2.4　多目標(biāo)評定矩陣構(gòu)建111
6.3　車間資源動態(tài)調(diào)度建模113
6.3.1　數(shù)學(xué)符號及其描述113
6.3.2　優(yōu)化目標(biāo)114
6.3.3　約束條件115
6.4　基于改進(jìn)粒子群算法的車間資源動態(tài)調(diào)度116
6.4.1　編碼116
6.4.2　適應(yīng)度函數(shù)構(gòu)造117
6.4.3　粒子群算法操作流程117
6.5　仿真分析119
6.6　本章小結(jié)125
附錄126
參考文獻(xiàn)161