混合差分進化與調度算法（簡體書）

《混合差分進化與調度算法》主要闡述差分進化算法的原理、基本框架和研究進展，分析算法參數設置的影響，並重點闡述多種混合差分進化算法的設計與應用，包括基於和聲搜索的混合DE算法及其在函數優化、電力負載分配和可靠性冗餘優化方面的應用，基於量子計算的混合DE算法及其在混沌系統參數估計方面的應用，基於單純形搜索的混合DE算法及其在連續優化和資源受限項目調度方面的應用，基於協進化的DE算法及其在約束優化方面的應用，基於水平比較的混合DE算法及其在機械設計、控制器設計方面的應用，面向組合優化的混合DE算法及其在單目標與多目標流水線調度、作業車間調度和動態調度等方面的應用。
《混合差分進化與調度算法》主要面向自動化、管理科學與工程、計算機科學與技術、機械工程、工業工程等學科的大專院校、研究所和企業的教師、學生、研究與技術開發人員。．

《混合差分進化與調度算法》為大家全面介紹了差分進化（DE），差分進化（DE）是當今諸多領域熱點研究的智能優化算法。《混合差分進化與調度算法》主要面向自動化、管理科學與工程、計算機科學與技術、機械工程、工業工程等學科的大專院校、研究所和企業的教師、學生、研究與技術開發人員。

第1章 差分進化算法
1.1 引言
1.2 標準差分進化算法
1.2.1 變異操作
1.2.2 交叉操作
1.2.3 選擇操作
1.2.4 標準DE算法流程及其特點
1.3 DE的算法研究及改進
1.3.1 改進DE操作
1.3.2 加入新操作
1.3.3 多種群
1.3.4 混合算法
1.3.5 其他
1.4 復雜環境下的DE研究
1.4.1 多目標優化
1.4.2 約束優化
1.4.3 離散優化
1.4.4 不確定動態優化
1.5 DE的應用研究
1.6 差分進化研究展望
參考文獻
第2章 差分進化參數分析
2.1 引言
2.2 基于隨機模型的DE參數分析
2.2.1 簡化假設
2.2.2 變異操作及其參數
2.2.3 選擇操作
2.2.4 交叉操作及其參數
2.2.5 其他方面
2.2.6 小結
2.3 數值仿真與分析
2.3.1 單調函數
2.3.2 凸函數
2.3.3 多極小函數
參考文獻
第3章 基于和聲搜索的混合DE算法
3.1 和聲搜索算法
3.2 和聲差分進化算法
3.3 基于典型函數的測試分析
3.3.1 數值仿真結果
3.3.2 參數性能分析
3.4 基于HSDE的電力負載分配
3.4.1 電力負載分配問題描述
3.4.2 基于SQP的HSDE算法
3.4.3 數值仿真與比較
3.5 基于協進化HSDE的可靠性優化
3.5.1 可靠性優化問題描述
3.5.2 協進化HSDE算法
3.5.3 仿真實驗與比較
參考文獻
第4章 基于量子計算的混合DE算法
4.1 量子差分進化算法
4.1.1 量子進化算法
4.1.2 混合算法
4.2 基于HQEDE的混沌系統參數估計
4.2.1 問題描述
4.2.2 數值仿真與算法比較
4.2.3 算法參數的影響
參考文獻
第5章 基于單純形搜索的混合DE算法
5.1 單純形算法
5.2 NMDE混合算法
5.2.1 算法混合機制
5.2.2 混合算法
5.3 基于標準函數的性能測試
5.3.1 測試問題與算法參數
5.3.2 算法性能測試與比較
5.3.3 種群規模的影響
5.4 基于NMDE的混沌系統參數估計
5.4.1 Lorenz系統參數估計
5.4.2 Chen系統與Lü系統參數估計
5.4.3 時延系統參數估計
5.5 基于NMDE的資源受限項目調度研究
5.5.1 問題描述
5.5.2 算法設計
5.5.3 算法性能測試
參考文獻
第6章 基于協進化的DE算法
6.1 約束優化問題描述
6.2 智能約束處理技術概述
6.2.1 無約束化處理
6.2.2 基于排序的方法
6.2.3 基于多目標優化的方法
6.2.4 特殊編碼和操作
6.2.5 拓撲映射法
6.2.6 基于文化算法的技術
6.2.7 修補技術
6.2.8 混合策略
6.3 協進化DE算法
6.3.1 協進化機制
6.3.2 罰函數設計
6.3.3 罰因子種群的評價
6.3.4 協進化算法框架
6.4 數值仿真與算法比較
6.4.1 函數優化的測試與比較
6.4.2 伸縮桿設計問題的測試與比較
6.4.3 焊接條設計問題的測試與比較
6.4.4 壓力容器設計問題的測試與比較
6.5 種群規模的影響
參考文獻
第7章 基于水平比較的DE算法
7.1 約束滿足度和水平比較
7.2 DELC算法
7.3 基于DELC的約束函數優化
7.3.1 算法參數設置
7.3.2 仿真結果與算法比較
7.3.3 參數影響的討論
7.4 基于DELC的機械設計優化
7.4.1 焊接桿設計
7.4.2 彈簧設計
7.4.3 減速器設計
7.4.4 三桿珩架設計
7.4.5 壓力容器設計
7.5 基于DELC的魯棒控制器設計
7.5.1 固定結構魯棒控制器設計問題
7.5.2 數值仿真與算法比較
7.5.3 進一步分析和討論
參考文獻
第8章 基于混合DE的置換流水線調度
8.1 引言
8.2 置換流水線調度問題描述
8.3 多目標優化問題描述
8.4 置換流水線調度算法概述
8.5 單目標置換流水線調度的混合DE算法
8.5.1 解的表達及LOV規則
8.5.2 差分進化搜索
8.5.3 基于問題的局部搜索
8.5.4 混合差分進化算法
8.5.5 HDE收斂性分析
8.6 多目標置換流水線調度的混合DE算法
8.6.1 多目標處理技術
8.6.2 多目標混合差分進化算法
8.6.3 MHDE收斂性分析
8.7 單目標問題的仿真實驗與算法比較
8.7.1 實驗設置
8.7.2 LOV規則討論
8.7.3 HDE NOL和ODE、PGA、NEH的比較
8.7.4 HDE和HDE_ML、HDE_NOL的比較
8.7.5 HDE和HDE_BL的比較
8.7.6 HDE和OSA、HGA的比較
8.8 多目標問題的仿真實驗與算法比較
8.8.1 實驗設置
8.8.2 評價指標
8.8.3 MHDE和IMMOGLS2的比較
8.8.4 交叉概率的影響
參考文獻
……
第9章 基于混合DE的有限緩沖區調度
第10章 基于混合DE的零等待流水線調度
第11章 基于混合差分進化的作業車間調度
第12章 基于混合差分進化的動態調度
參考文獻

項目在執行過程中需要各種各樣的資源，但通常資源本身是有限的，或者由于獲得額外資源的成本過高而不可行，也即資源的使用是受限的。如何充分利用各種有限資源高效完成項目一直是項目管理過程中的重要問題。資源受限項目調度問題（resource constrainedproject scheduling problem，RCPSP）中各項目包含一系列相互關聯的任務，要求在滿足若干子項目的時序約束和資源約束的前提下，安排調度各任務的開展時間和結束時間，達到預期指標的最優化，如總工期最短、總成本最小等。RCPSP是當前工程調度領域的熱點研究課題，具有廣泛的應用背景，涉及工程建筑、軟件開發、船舶工業、飛機制造業等行業和領域。在當今全球化的浪潮下，網絡制造和項目管理的經營制造方式越來越普及，分散的企業負責整個工程的子項目的情況越來越多，如何調度各項目成員的生產過程，使得整個項目的進展順利，獲取更高的經濟效益，毫無疑問已成為重要的課題。
理論上，RCPSP是一類強NP—hard問題，具有組合爆炸特點。同時，許多生產調度問題，包括作業車間（job shop）調度、流水車間（flow shop）調度，均是RCPSP的特殊情形。因此，RCPSP的研究具有重要的學術意義。目前，求解RCPSP的方法主要有兩類：確定性方法，如分支定界法等；非確定性啟發式算法，譬如遺傳算法等智能算法。本節考慮將NMDE算法推廣應用于RCPSP。
經典RCPSP描述如下：一個項目包含活動集合V＝{1，2，…，J}共J個活動，其中活動1與活動J是用于表示項目開始和結束的兩個虛活動，不消耗任何時間和資源。考慮到技術約束，一些活動之間存在緊前關系，若活動k的緊前活動l未完成則活動k就不能開始。每個活動i都可能有若干緊前活動，構成i的緊前活動集Pi。約定活動在開展過程中資源不可被剝奪，而且活動一旦開始就不能中斷。