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  • 流水作业调度算法设计与能分析白丹宇 书管理书籍
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    • 作者: 白丹宇、任涛著
    • 出版社: 清华大学出版社
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    • 作者: 白丹宇、任涛著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302649649
    • 版权提供:清华大学出版社
  • 基本信息
     
    书名:  流水作业调度算法设计与能分析
    作者:  白丹宇,任涛著
    出版社:  清华大学出版社
    出版日期:  2023-11-01
    版次:  1
    ISBN:  9787302649649
    市场价:  129.0
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    目录 第1章绪论 1.1调度问题的符号与定义 1.2调度问题的求解方法 1.3调度算法及能分析方法 1.3.1调度算法 1.3.2评价算法能的主要方法 1.4相关调度问题研究现状 1.4.1渐近分析研究现状 1.4.2流水作业流水作业调度问题研究现状 1.5本书主要内容 第2章带有释放时间释放时间的流水作业流水作业调度问题 2.1引言 2.2问题描述与数学模型 2.3分支定界分支定界算法 2.3.1剪支规则 2.3.2分支定界分支定界算法下界下界 2.3.3算法流程 2.4非线目标问题上界上界与下界下界的能分析 2.4.1问题下界下界的收敛分析 2.4.2初始上界坏能分析坏能分析 2.5混合离散差分进化算法 2.6数值实验 2.6.1分支定界分支定界算法 2.6.2离散差分进化算法 2.6.3问题下界下界能测试 2.6.4工业数据测试 2.7本章小结 第3章考虑处理器阻塞阻塞的流水作业流水作业调度问题 3.1引言 3.2问题描述与数学模型 3.3分支定界分支定界算法 3.3.1剪支规则 3.3.2分支定界分支定界算法下界下界 3.3.3算法流程 3.4混合离散差分进化算法 3.5数值实验 3.5.1分支定界分支定界算法 3.5.2混合离散差分进化算法 3.6本章小结 第4章考虑学流水作业流水作业调度问题 4.1引言 4.2问题描述与数学模型 4.2.1数学模型 4.2.2学习效应学习效应函数 4.3启发式启发式算法的渐近能分析渐近能分析 4.3.1SPTAF启发式启发式及其渐近很优渐近很优 4.3.2SPTAA启发式启发式及其渐近很优渐近很优 4.3.3EDDA启发式启发式及其渐近很优渐近很优 4.4分支定界分支定界算法 4.4.1分支定界分支定界算法下界下界 4.4.2剪支规则 4.4.3算法流程 4.5智能优化算法 4.5.1离散差分进化算法 4.5.2粒子群优化粒子群优化算法 4.5.3人工蜂群算法 4.6数值实验 4.6.1分支定界分支定界算法 4.6.2智能优化算法数值实验 4.6.3启发式启发式算法数值实验 4.7本章小结 第5章双代理双代理流水作业流水作业调度问题 5.1引言 5.2问题描述与数学模型 5.3启发式启发式算法 5.3.1DA启发式启发式及其渐近很优渐近很优 5.3.2基于DA下界下界的能分析 5.3.3ADA启发式启发式及其渐近很优渐近很优 5.3.4基于ADA下界下界的能分析 5.4分支定界分支定界算法 5.4.1剪支规则 5.4.2分支定界分支定界算法下界下界 5.4.3算法流程 5.5离散人工蜂群算法 5.6数值实验 5.6.1分支定界分支定界算法 5.6.2离散人工蜂群算法 5.6.3启发式启发式的数值实验 5.7本章小结 第6章双代理双代理阻塞阻塞流水作业流水作业及其扩展问题 6.1引言 6.2问题描述与数学模型 6.2.1双代理双代理阻塞阻塞流水作业流水作业调度问题 6.2.2扩展问题 6.3分支定界分支定界算法 6.3.1剪支规则 6.3.2分支定界分支定界算法下界下界 6.3.3初始上界 6.3.4算法流程 6.4混合粒子群优化算法 6.5数值实验 6.5.1混合粒子群优化算法数值实验 6.5.2分支定界分支定界算法数值实验 6.5.3扩展问题数值实验 6.6本章小结 第7章考虑学混合流水作业调度问题 7.1引言 7.2问题介绍 7.2.1问题描述与数学模型 7.2.2学习效应学习效应函数 7.3分支定界分支定界算法 7.3.1框架设计 7.3.2剪支规则 7.3.3算法下界下界 7.3.4算法流程 7.4双种群离散差分进化算法 7.5GSPTA启发式启发式算法及问题下界下界 7.5.1GSPTA启发式启发式算法 7.5.2问题下界下界 7.6数值实验 7.6.1分支定界分支定界算法测试 7.6.2双种群离散差分进化算法实验 7.6.3启发式启发式算法实验 7.7本章小结 参考文献 附录A 附录B 附录C 附录D 附录E 附录F英汉排序与调度词汇 索引
    内容介绍
     
    本书针对带有释放时间的流水车间及开放车间调度,分别研究了非线目标函数、学习效应以及双代理等问题模型。对于小规模问题,设计分支定界(B&B)算法进行求解。对于较大规模问题,将B&B算法求得的上界作为初始种群,采用离散差分进化(DDE)算法进行近似求解。在数值实验中,B&B、DDE算法分别与CPLEX、PSO算法对比验证有效。读者对象主要为系统工程、应用数学、管理科学与工程、计算机科学与技术等专业的高年级本课程、研究生,及高校教师与技术人员。
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    媒体评论
     

    本书针对带有释放时间的流水车间及开放车间调度,分别研究了非线目标函数、学习效应以及双代理等问题模型。对于小规模问题,设计分支定界(B&B)算法进行求解。

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