混流裝配制造系統(tǒng)運行優(yōu)化及分析

　　本書主要包括八章，首先，針對混流裝配制造系統(tǒng)涉及問題進行了系統(tǒng)綜述；第二章針對混流裝配系統(tǒng)的批量優(yōu)化問題，分別基于模糊可信理論與魯棒優(yōu)化優(yōu)化方法進行建模，并用混合粒子群算法和單純形法進行求解；第三章針對混流裝配系統(tǒng)的生產排序問題，分別為確定型與隨機型排序問題建立多目標模型，并采用遺傳-粒子群混合算法等智能算法進行求解，針對物料不齊套建立了混流裝配線重排序模型以及兩周期聯(lián)合優(yōu)化策略和分級策略；第四章針對面向混流裝配系統(tǒng)的加工調度優(yōu)化問題，構建基于齊套性評價指標的并行混流加工線作業(yè)排序的優(yōu)化模型，并用小生境遺傳算法進行求解，同時采用遺傳-模擬退火混合算法求解帶有限中間緩沖區(qū)的多級并行機問題，對面向碳優(yōu)化的柔性車間調度問題也展開了深入研究；第五章針對混流裝配-加工系統(tǒng)集成運行優(yōu)化問題，對其集成批量計劃構建兩級模糊機會約束規(guī)劃模型，并采用迭代策略求解，同時構建了以平順化混流裝配線部件消耗和*小化加工線總切換時間為優(yōu)化目標的數(shù)學模型，并基于多目標遺傳算法進行求解；第六章針對混流裝配物流配送調度優(yōu)化問題，考慮線邊庫存成本構建配送調度優(yōu)化模型，并分別為小規(guī)模和大規(guī)模問題的求解提出了逆序回溯算法和遺傳-模擬退火混合算法，同時建立了車輛到達時間服從正態(tài)分布的隨機物料配送路徑優(yōu)化模型，并用人工蜂群算法進行求解；第七章提出了混流裝配制造系統(tǒng)運行優(yōu)化分析與評估方法，建立裝配制造系統(tǒng)復雜性概念及度量模型，并在裝配線平衡、混流裝配排序、計劃的時效性、排序重調度等多個問題中展開應用。第八章在上述理論基礎上，為混流裝配線生產開發(fā)一個制造優(yōu)化平臺，并介紹典型應用案例。本書可供工業(yè)工程、物流管理等專業(yè)研究生參考。

　　饒運清，博士，華中科技大學機械科學與工程學院二級教授，博士生導師。主講《生產云運作管理》（本科）、《制造執(zhí)行系統(tǒng)技術及其應用》（研究生）等課程。長期從事智能優(yōu)化與智能制造、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）與數(shù)字化車間等領域的教學、科研與應用開發(fā)工作，獲國家發(fā)明專利授權10項，發(fā)表學術論文200余篇（其中SCI/EI收錄百余篇），出版學術專著4部，編著教材1部、參編1部。獲國家科技進步獎二等獎1項，省部級科技進步獎一等獎2項。