韩毅，1979年生。现任浙江工业大学经贸管理学院副教授，硕士生导师。主要研究方向包括生产计划与调度、智能优化算法、单元构建、项目计划与调度、海洋物流管理及运输计划与调度等。2009年，博士毕业于东北大学信息学院系统工程专业，师从长江学者唐加福教授；2014年，博士后出站于华中科技大学管理学院管理科学与工程系，师从杨超教授；2016年，赴美国匹兹堡大学卡茨商学院做访问学者，合作导师为JenniferShang教授。主持国家自然科学基金青年和教育部人文社科青年基金项目2项；在国际期刊上发表论文6篇，在国内期刊发表论文20余篇。

　　《离散制造业中生产批量计划问题的求解算法研究》以供应链管理中的离散制造业生产批量计划问题为背景，采用智能优化算法作为计算手段，由简入深地开展了系列研究。针对确定环境下，考虑单一目标的、具有不同产品结构生产批量计划问题，提出了多种算法，包括离散粒子群算法、反捕食粒子群算法、分散搜索算法、元算法和排斥算子遗传算法。
　　《离散制造业中生产批量计划问题的求解算法研究》主要适用对象包括从事供应链管理研究方向的博士生、硕士生；从事物流管理研究方向的本科生；对于物流工程硕士及企业相关工作人员也具有一定的学术研究和实际参考价值。

第一章 生产批量计划问题的相关研究
第一节 企业生产计划管理体系
第二节 生产批量计划问题的定义及分类
第三节 生产批量计划问题的模型与相关算法
一、 批量计划问题模型的几类主要特征
二、 无资源约束单层级多产品生产批量计划问题的模型与算法
三、 有资源约束单层级生产批量计划问题的模型与相关算法
四、 多资源约束单层级生产批量计划问题的模型与相关算法
五、 无资源约束多层级生产批量计划问题的模型与相关算法
六、 有资源约束多层级生产批量计划问题的模型与相关算法
第四节 本章小结

第二章 相关亚启发式算法
第一节 遗传算法25离散制造业中生产批量计划问题的求解算法研究目录
一、 导言
二、 遗传算法的基本原理
三、 遗传算法的构成要素
四、 生产批量计划问题的遗传算法
第二节 禁忌搜索算法
一、 导言
二、 禁忌搜索算法的基本思想
三、 禁忌搜索算法的构成要素
四、 禁忌搜索算法的基本步骤
五、 批量计划问题的禁忌搜索算法
第三节 模拟退火算法
一、 导言
二、 物理退火与模拟退火
三、 模拟退火算法流程
四、 模拟退火算法的要素
五、 批量计划问题的模拟退火算法
第四节 蚁群算法
一、 导言
二、 蚁群觅食的特性
三、 蚁群算法的基本步骤
四、 批量计划问题的蚁群算法
第五节 本章小结

第三章 无资源约束多层级单产品生产批量计划问题的粒子群算法
第一节 引言
第二节 问题的数学模型
第三节 粒子群算法
一、 粒子群算法的构成要素
二、 粒子群算法的基本原理
三、 粒子群算法的基本步骤
第四节 混合粒子群算法
一、 算法介绍
二、 混合粒子群算法流程与执行步骤
三、 混合粒子群算法的执行步骤
四、 数值计算
第五节 带柔性惯量的粒子群算法
第六节 反捕食粒子群算法
第七节 本章小结

第四章 无资源约束多层级单产品生产批量计划问题的分散搜索算法
第一节 引言
第二节 分散搜索算法
第三节 混合分散搜索算法
一、 解编码
二、 改进方法
三、 参考集更新方法
四、 子集产生方法
五、 解组合方法
第四节 数值计算与分析
一、 参数设定
二、 实验结果与分析
第五节 本章小结

第五章 无资源约束单产品MLLS问题的带排斥算子的遗传算法
第一节 引言
第二节 带排斥算子的遗传算法
一、 问题编码方式
二、 适值函数
三、 遗传算子
四、 算例及计算结果分析
第三节 本章小结

第六章 无资源约束单产品多层级生产批量计划问题的计算方法比较与分析
第一节 引言
第二节 实验算例
第三节 计算结果
第四节 本章小结

第七章 有资源约束单层级多产品MLLS问题的元算法
第一节 引言
第二节 元算法
第三节 批量计划问题的元算法
一、 问题编码
二、 适应值计算
三、 遗传操作和局部搜索策略
四、 能力处理机制
五、 算法执行策略
六、 终止条件
七、 实验算例
八、 计算结果分析与讨论
第四节 本章小结

第八章 多资源约束多层级单产品生产批量计划问题的分散搜索算法
第一节 引言
第二节 基于能力调整策略的分散搜索算法（CAM-SS）
一、 逆时段能力调整方法
二、 顺时段能力调整方法
三、 CAM-SS算法执行步骤
第三节 实例计算
第四节 本章小结
结语
参考文献