多目标批量流水线调度问题普遍存在于制造业、信息服务业等，但是，已有的解决该问题的方法非常少，采用进化优化方法求解多目标批量优化问题成为近年来进化优化界的热点研究方向之一。本书阐述用于求解多目标、多约束以及参数具有不确定性的批量流水线调度理论与进化优化方法，主要包括构建多目标批量、多目标阻塞批量、加工时间不确定及机器故障的多目标阻塞批量流水线调度问题的数学模型，以及基于人工蜂群算法和非支配排序遗传算法框架，提出改进的多目标优化算法，用于高效进化求解上述问题。本书还给出不同方法在基准测试用例的应用，以及全面详细的算法对比结果。本书是一部用进化优化方法解决多目标批量流水线调度问题的专著，也是作者近4年来在多项国家和省部级科研项目资助下取得的一系列研究成果的结晶。本书可供理工科高校自动化、计算机等相关专业的教师及研究生、自然科学和工程技术领域的研究人员学习与参考。

《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 基本知识 1
1.1 调度问题基础知识 1
1.1.1 基本概念 1
1.1.2 流水线调度问题分类 3
1.2 批量流水线调度问题研究现状 8
1.2.1 单目标批量流水线调度问题 9
1.2.2 多目标批量流水线调度问题 10
1.3 加工时间不确定调度问题研究现状 11
1.4 带机器故障调度问题研究现状 14
1.5 基本ABC算法和NSGA-II 17
1.5.1 基本ABC算法 17
1.5.2 NSGA-II 19
1.6 本书主要内容 22
1.7 本章小结 24
参考文献 24
第2章 阻塞流水线调度问题的进化求解 35
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