雷德明所著的《现代制造系统智能调度技术及其应用》力图总结作者和国内外同行在现代制造系统智能调度理论与应用方面所取得的一系列研究成果，主要讨论不确定生产调度、柔性调度、机器可用约束调度、批处理机调度和可重人调度、多目标智能调度以及智能调度技术在实际生产制造中的应用。

生产调度是钢铁、化工和半导体等诸多复杂现代制造系统的重要环节，是实施计算机集成制造系统的关键。在过去的20雾年里，智能优化算法如遗传算法、粒子群优化和模拟退火等在生产调度方面的应弼十分广泛，智能生产调度技术日益全面和深入。雷德明所著的《现代制造系统智能调度技术及其应用》系统介绍了现代制造系统智能调度技术的最新研究进展，总结智能算法对多种类型调度问题的应用成果。全书共分8章，主要内容包括不确定车间调度、柔性调度、机器可用约束调度、批处理机调度和可重入调度、多目标智能调度以及智能调度技术在实际制造过程中的应用等。

《现代制造系统智能调度技术及其应用》内容取材内容新颖，系统深入．注重理论联系实际。《现代制造系统智能调度技术及其应用》可作为控制理论与控制工程、管理科学与工程、工监工程和系统工程等专业研究生的教材，也可以作为从事生产调度研究的相关人员和生产管理人员的学习、参考书。

前言

第1章 绪论

 1.1 制造过程调度问题

1.1.1 调度问题分类

1.1.2 调度问题特性描述

1.1.3 典型调度问题描述

1.1.4 调度问题的复杂性

 1.2 智能调度方法分类与智能优化算法

1.2.1 智能调度方法分类

1.2.2 启发式方法

1.2.3 遗传算法

1.2.4 禁忌搜索

1.2.5 粒子群算法

1.2.6 模拟退火算法

 1.3 本书主要内容

第2章 不确定车间调度

 2.1 引言

 2.2 模糊调度理论

2.2.1 模糊数

2.2.2 三角模糊数运算

2.2.3 梯形模糊数运算

2.2.4 模糊交贷期

 2.3 模糊车间调度

2.3.1 概述

2.3.2 基于GPSO的FJSSP

2.3.3 基于日KGA的FJSSP

2.3.4 基于群体邻域搜索（SNS）的FJSSP

 2.4 模糊批量调度

2.5 随机流水车间调度

2.5.1 随机性与随机调度

2.5.2 随机目标计算方法

2.5.3 SFSSP的启发式算法

 2.6 随机作业车间调度

2.6.1 随机序与随机时间

2.6.2 基于OPGA的SJSSP

2.6.3 基于RKGA的SJSSP

 2.7 结论与展望

第3章 柔性调度

 3.1 引言

 3.2 柔性流水车间调度

3.2.1 问题描述

3.2.2 问题求解

3.2.3 算法测试和结果分析

 3.3 柔性作业车间调度

3.3.1 问题描述

3.3.2 问题求解：并行变邻域搜索算法

3.3.3 算法测试和结果分析

 3.4 不确定环境下的柔性调度

3.4.1 利用DOGA求解具有模糊加工时间的FJSSP

3.4.2 利用群体邻域搜索求解模糊柔性作业车间调度

 3.5 结论

第4章 机器可用约束调度

 4.1 引言

 4.2 具有PM的车间调度

4.2.1 预防性维修策略

4.2.2 具有PM活动的流水车间调度

 4.3 具有尸M的柔性调度

 4.4 具有PM的模糊调度

 4.5 具有随机故障的FSSP

 4.6 JSSP与随机故障

4.6.1 具有正态分布随机故障的SJSSP

4.6.2 具有指数分布随机故障的SJSSP

 4.7 结论与展望

第5章 批处理机调度和可重入调度

 5.1 概述

 5.2 单批处理机调度

5.2.1 问题描述

5.2.2 基于SA的单批处理机调度

5.2.3 基于GA的单批处理机调度

5.2.4 算法测试

 5.3 并行批处理机调度

5.3.1 启发式方法

5.3.2 混合遗传启发式(HGH)算法

5.3.3 算法测试

 5.4 流水车间批处理机调度

5.4.1 基于SA的双批处理机流水车间调度

5.4.2 基于VNS的多批处理机流水车间调度

5.4.3 基于NSA的多机流水车间批处理机调度

 5.5 可重人调度

5.5.1 多阶段可重人ICFTSP

5.5.2 案例研究

5.5.3 多阶段可重人IOFTSP求解算法

5.5.4 算法测试

 5.6 结论与展望

第6章 多目标智能调度

 6.1 多目标优化基本概念

 6.2 多目标流水车间调度

6.2.1 多目标流水车间调度概述

6.2.2 基于进化算法的多目标流水车间调度

 6.3 多目标作业车间调度

6.3.1 多目标作业车间调度综述

6.3.2 基于GA的多目标作业车间调度

 6.4 多目标柔性调度

6.4.1 调度问题描述

6.4.2 混合粒子群方法

 6.5 多目标模糊调度

6.5.1 模糊调度：Sakawa方法

6.5.2 模糊作业车间调度：CMEA方法

6.5.3 模糊调度：粒子群方法

 6.6 多目标随机调度

6.6.1 具有正态分布随机加工时间的多目标SJSSP

6.6.2 计算结果

 6.7 多目标批处理机调度

6.7.1 多目标禁忌搜索

6.7.2 计算实验

 6.8 结论与展望

第7章 智能调度技术在实际制造过程中的应用

 7.1 在钢铁生产中的应用

 7.2 在化工生产中的应用

7.2.1 基于差分进化的间隙与连续混合生产调度

7.2.2 多产品化工间歇调度问题

 7.3 半导体晶圆生产调度

7.3.1 半导体晶圆制造概述

7.3.2 基于GA的300mm晶圆批调度

7.3.3 晶圆工厂小批一订单分配问题

 7.4 结论

附录 部分调度问题的测试实例

参考文献