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《求解作业车间调度问题的高效算法研究》专门讨论了作业车间调度问题，提出了改进的转换瓶颈算法、一个混合式邻域搜索算法、扩展HLS的算法、基础的拟物拟人算法、带禁忌规则的拟物拟人算法等一系列求解该问题的高效算法。
《求解作业车间调度问题的高效算法研究》适合计算机专业本科高年级学生、研究生阅读，可供计算性与算法复杂性的研究人员阅读。
本书深入探讨了在各种生产制造场景下，如何高效地为作业车间安排生产任务，以达成优化生产效率、降低成本、缩短交货期等关键目标。作业车间调度问题因其复杂性，涉及大量的任务、机器和约束条件，是一个典型的NP-hard问题，对传统求解方法提出了严峻挑战。 本书首先对作业车间调度问题的基本概念、经典模型（如约翰逊法则、甘特图等）进行了清晰的梳理，并在此基础上，系统性地介绍了多种现代化的高效算法。这些算法涵盖了启发式算法、元启发式算法以及一些新兴的智能优化方法。 在启发式算法部分，我们将详细阐述诸如最先加工、最短加工时间、最少剩余工作量等排序规则，并分析它们在不同作业车间环境下的适用性及局限性。在此基础上，我们将进一步介绍改进型的启发式算法，如改进的最优加工时间（SPT）规则，以及能够处理多目标优化的集成式启发式方法。 元启发式算法是解决复杂调度问题的重要工具。本书将重点介绍和分析几种主流的元启发式算法，包括： 遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)：阐述其编码方式、选择、交叉、变异等算子如何应用于生成和优化调度方案，并讨论如何设计适应度函数以适应不同的优化目标（如最小化总完工时间、最小化最大完工时间、最小化总拖期等）。 粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO)：分析粒子在解空间中的运动规律如何模拟种群智能，以及速度和位置更新公式如何指导粒子搜索最优调度方案，并探讨其参数调整对收敛速度和求解质量的影响。 模拟退火算法 (Simulated Annealing, SA)：解释其如何借鉴物理退火过程，通过概率性接受劣质解来跳出局部最优，从而搜索全局最优解，并深入讨论降温策略和接受准则的设计。 蚁群优化算法 (Ant Colony Optimization, ACO)：剖析其模拟蚂蚁觅食行为，利用信息素来引导搜索过程，从而发现最优路径（调度序列）的机制，并分析信息素更新机制和蒸发率等关键参数的设置。 此外，本书还将对一些更为前沿的算法进行探讨，例如： 禁忌搜索 (Tabu Search, TS)：介绍其通过禁忌列表来避免重复搜索，从而增强算法的全局搜索能力。 深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL)：分析如何构建状态空间、动作空间和奖励函数，利用深度神经网络来学习最优调度策略，以适应动态变化的车间环境。 在算法介绍中，本书将不仅仅停留在理论层面，更会结合大量的实际案例和仿真实验，对不同算法的性能进行细致的比较分析。我们将从多个维度评估算法的表现，包括： 解的质量：在相同的约束条件下，不同算法求解出的目标函数值的优劣。 计算效率：算法收敛所需的时间以及占用的计算资源。 鲁棒性：算法在面对不同规模、不同复杂度的调度问题时的稳定性和适应性。 可扩展性：算法处理大规模作业车间调度问题的能力。 本书旨在为从事生产管理、运筹学、计算机科学等领域的读者提供一套系统且实用的作业车间调度问题求解方法论。通过对这些高效算法的深入理解和应用，读者能够有效地优化生产流程，提升企业的整体运营效益。无论您是学术研究者，还是企业中的生产调度工程师，本书都将是您解决实际调度挑战的宝贵参考。
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