生产调度是实施CIMS的关键环节之一，因此，生产调度理论的研究和应用系统的开发都受到学术界和企业界的关注。生产调度问题通常是多约束、多目标、随机不确定优化问题，已被证明是属于NP问题。本书系统地研究了生产调度问题的遗传算法、神经网络、模糊理论等智能算法，以及多个工程应用实际系统。  本书的主要内容来源于作者多年研究的积累，最显著的特点是理论与工程实际相结合。在理论上，系统地研究了运用遗传算法求解车间生产调度问题的方法，提出新的编码方法，改进遗传操作算法，很好地处理工序之间的约束关系，保证遗传操作时个体的合法性。纠正了国际上Foo S. Y.-P.和Y. Takefuji(1988)提出的很有影响的基于Hopfield神经网络的作业车间调度方法中存在的错误，提出新的基于Hopfield、随机、混沌等神经网络的作业车间调度方法，全面考虑了作业车间调度问题的约束条件，提高了寻优速度。系统地研究了流程工业生产调度问题建模及其基于遗传算法的调度方法，给出了具有离散变量和连续变量的流程工业生产调度问题的遗传编码方法。提出了具有模糊机会约束的生产调度问题及其基于模糊模拟的遗传算法求解方法。提出了由定单变化引起的具有模糊交货期的连续生产过程动态调度方法，通过调整生产线的生产率、库存、定单的完成时间，实现动态调度。在工程应用上，开发了电声企业、炼油企业和半导体生产企业生产调度系统，对企业的经营决策起到了指导作用，取得了较好的效果。

前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 生产调度系统的功能与特点
1.2.1 生产计划/调度的任务
1.2.2 生产调度系统的功能分析
1.2.3 生产调度系统的特点
1.3 生产调度问题的描述
1.3.1 生产调度问题
1.3.2 车间调度问题
1.3.3 流水车间调度问题
1.3.4 作业车间调度问题
1.3.5 间隙生产调度问题
1.3.6 动态调度问题
1.4 生产调度方法
1.4.1 优化方法与启发式方法
1.4.2 数学规划方法
1.4.3 规则调度方法
1.4.4 基于人工智能的方法
1.4.5 基于仿真的方法
1.4.6 控制理论方法
1.5 本书的主要内容
参考文献

第2章 生产调度的启发式算法
2.1 引言
2.2 流水车间调度的启发式算法
2.2.1 引言
2.2.2 Johnson启发式算法
2.2.3 CDS启发式算法
2.2.4 Palmer启发式算法
2.2.5 RA启发式算法
2.2.6 NEH启发式算法
2.2.7 Gupta启发式算法
2.2.8 BG启发式算法
2.3 作业车间调度的启发式算法
2.3.1 引言
2.3.2 优先分配启发式算法
2.3.3 随机分配启发式算法
2.3.4 瓶颈移动启发式算法
参考文献

第3章 基于遗传算法的流水车间调度方法
3.1 引言
3.2 遗传算法
3.2.1 遗传算法的产生与发展
3.2.2 遗传算法的基本算法
3.2.3 双倍体遗传算法
3.2.4 双种群遗传算法
3.2.5 自适应遗传算法
3.3 基于遗传算法的流水车间生产调度方法
3.3.1 流水车间调度问题的编码方法
3.3.2 适应度函数
3.3.3 流水车间调度的Reeves方法及其仿真
3.4 基于遗传算法的模糊流水车间调度方法
3.4.1 引言
3.4.2 模糊流水车间调度问题
3.4.3 模糊交货期的FSP遗传算法求解方法
3.5 遗传算法求解FSP实例
3.5.1 算例
3.5.2 汽车发动机厂金工车间调度
3.6 基于遗传算法的混合流水车间调度方法
3.6.1 混合流水车间调度问题
3.6.2 混合Flow-shop调度问题的遗传算法编码方法
3.6.3 基于遗传算法的求解方法
3.6.4 混合流水车间调度实例
3.7 讨论
参考文献

第4章 基于遗传算法的作业车间调度方法
4.1 引言
4.2 作业车间调度遗传算法的基本设计方法
……
第5章 基于神经网络的生产调度方法
第6章 确定性流程工业生产调度方法
第7章 不确定性流程工业生产调度方法
第8章 炼油企业生产计划与调度系统
第9章 电声企业生产计划与调度系统
第10章 水电站优化调度系统