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第1章 绪论1

1.1 生产调度中干扰应对问题的产生和发展1

1.2 具有恶化效应的生产调度3

1.2.1 具有恶化效应和加工时间可控的生产调度4

1.2.2 具有恶化效应和带有机器维护的生产调度4

1.2.3 具有恶化效应和加工可拒绝的生产调度5

1.3 生产调度干扰应对方法5

1.3.1 生产调度干扰应对模型的构建5

1.3.2 干扰应对模型的求解算法12

1.3.3 小结16

1.4 本书的研究内容17

第2章 加工时间可控的新任务到达应对方法20

2.1 具有恶化效应和加工时间可控的新任务到达应对分析20

2.2 干扰应对模型构建及性质分析21

2.2.1 原始调度方案制定21

2.2.2 干扰应对模型的构建23

2.2.3 模型结构的性质分析24

2.3 干扰应对模型的求解算法26

2.3.1 基于先验知识和混合优化机制的多目标进化算法26

2.3.2 基于Benchmark测试函数的算法最优性检验32

2.3.3 数值实验和结果分析35

2.4 本章小结40

第3章 考虑多生产因素的新任务到达应对方法42

3.1 考虑多生产因素的新任务到达应对分析42

3.2 考虑机器维护的集成优化干扰应对方法43

3.2.1 考虑机器维护的原始调度方案制定43

3.2.2 考虑机器维护的集成优化干扰应对模型的构建45

3.2.3 考虑机器维护的集成优化干扰应对模型的结构性质分析46

3.2.4 基于先验知识和混合优化机制的多目标进化算法50

3.2.5 数值实验和结果分析56

3.3 考虑加工可拒绝的集成优化干扰应对方法62

3.3.1 考虑加工可拒绝的原始调度方案制定62

3.3.2 考虑加工可拒绝的集成优化干扰应对模型的构建65

3.3.3 考虑加工可拒绝的集成优化干扰应对模型的结构性质分析65

3.3.4 基于先验知识和混合优化机制的多目标进化算法66

3.3.5 数值实验和结果分析70

3.4 本章小结78

第4章 考虑调度方案鲁棒性的随机机器故障应对方法80

4.1 考虑调度方案鲁棒性的随机机器故障应对分析80

4.2 考虑加工成本与鲁棒性指标的随机机器故障应对方法81

4.2.1 考虑加工成本与鲁棒性指标的调度模型81

4.2.2 基于代理模型和先验知识的多目标进化算法83

4.2.3 数值实验和结果分析88

4.3 考虑鲁棒性的质量与风险的随机机器故障应对方法93

4.3.1 考虑鲁棒性的质量与风险的调度模型93

4.3.2 基于代理模型和随机排序策略的多目标进化算法94

4.3.3 数值实验和结果分析100

4.4 本章小结106

第5章 实际案例研究107

5.1 集装箱加工过程及干扰应对问题分析107

5.2 考虑安排设备大维修的新增订单应对110

5.2.1 考虑安排设备大维修的新增订单应对方案生成111

5.2.2 考虑安排设备大维修的新增订单应对方案评价113

5.3 考虑外包加工的新增订单应对115

5.3.1 考虑外包加工的新增订单应对方案生成115

5.3.2 考虑外包加工的新增订单应对方案评价116

5.4 考虑调度方案鲁棒性的随机设备故障应对118

5.4.1 考虑调度方案鲁棒性的随机设备故障应对方案生成118

5.4.2 考虑调度方案鲁棒性的随机设备故障应对方案评价120

5.5 集装箱加工过程干扰应对辅助软件原型系统121

5.5.1 原始调度方案生成模块122

5.5.2 干扰应对方案生成模块122

5.6 本章小结123

参考文献125

附录A 算法性能指标137

附录B 问题（P3）的混合整数规划模型139

索引141