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第1章绪论

1．1优化及优化问题

1．2优化技术概述

1．3智能优化算法概述

小结

习题

第2章遗传算法

2．1概述

2．2理论基础

2．3算法流程

2．4概念详解

2．4．1算法表征模型

2．4．2编码与解码

2．4．3适应度值计算

2．4．4初始化参数

2．4．5选择操作

2．4．6交叉操作

2．4．7变异操作

2．4．8修剪种群 

2．5算法改进

2．6工程案例

2．6．1可重构制造系统调度问题

2．6．2可重构制造系统调度数学模型

2．6．3遗传算法应用分析

2．6．4编码

2．6．5解码适应度值计算

2．6．6种群初始化

2．6．7选择操作

2．6．8交叉操作

2．6．9变异操作

2．6．10修剪种群

2．7基于Python的代码实现

2．7．1工程求解主代码

2．7．2种群初始化代码

2．7．3解码代码

2．7．4遗传算法主代码

2．7．5选择操作代码

2．7．6交叉操作代码

2．7．7变异操作代码

2．7．8实例验证

小结

习题

第3章强化学习

3．1概述

3．2理论基础

3．2．1基本框架

3．2．2马尔可夫概念

3．2．3马尔可夫奖励

3．2．4决策过程

3．3算法流程

3．4概念详解

3．4．1定义状态和动作

3．4．2定义奖励

3．4．3策略迭代

3．5算法改进

3．6工程案例

3．6．1可重构制造系统调度问题

3．6．2可重构制造系统调度数学模型

3．6．3强化学习算法应用分析

3．6．4可重构制造系统状态表达和动作空间

3．6．5可重构制造系统的环境设置和奖励表达

3．6．6强化学习算法迭代

3．7基于Python的代码实现

3．7．1构建神经网络

3．7．2构建DQN智能体

3．7．3智能体环境构建

3．7．4智能体主函数构建

3．7．5其他相关函数

3．7．6实例验证

小结

习题

第4章模拟退火算法

4．1概述

4．2理论基础

4．3算法流程

4．4概念详解

4．4．1算法表征模型

4．4．2初始温度选取

4．4．3初始解生成

4．4．4内循环长度设定

4．4．5降温策略选择

4．4．6邻域结构设计

4．4．7接受准则设计

4．4．8算法终止准则设计

4．5算法改进

4．6工程案例

4．6．1可重构制造系统调度问题

4．6．2可重构制造系统调度数学模型

4．6．3模拟退火算法应用分析

4．6．4编码

4．6．5解码

4．6．6参数设定及降温策略

4．6．7初始解生成

4．6．8邻域结构设计

4．6．9接受准则设计

4．7基于Python的代码实现

4．7．1工程求解主代码

4．7．2FJSP工程类问题代码

4．7．3模拟退火算法主代码

4．7．4实例验证

小结

习题

第5章禁忌搜索算法

5．1概述

5．2理论基础

5．3算法流程

5．4概念详解

5．4．1算法表征模型

5．4．2编码与解码

5．4．3初始化参数

5．4．4初始解生成

5．4．5适应度值计算

5．4．6邻域结构生成

5．4．7禁忌表和禁忌长度

5．4．8藐视准则

5．4．9终止准则

5．5算法改进

5．6工程案例

5．6．1可重构制造系统调度问题

5．6．2可重构制造系统调度数学模型

5．6．3禁忌搜索算法应用分析

5．6．4编码

5．6．5解码适应度值计算

5．6．6获取初始解

5．6．7邻域的产生

5．6．8非法解的合法化

5．6．9禁忌表

5.6.10藐视准则

5．7基于Python的代码实现

5．7．1FJSP工程类问题代码

5．7．2禁忌搜索算法主代码

5．7．3实验验证

小结

习题

第6章粒子群优化算法

6．1概述

6．2理论基础

6．3算法流程

6．4概念详解

6．4．1算法表征模型

6．4．2粒子初始化

6．4．3个体最优和全局最优的存储

6．4．4粒子的速度和位置更新

6．4．5终止准则

6．4．6另一种方法： 个体用实数编码表征来进行求解

6．5算法改进

6．5．1学习因子、惯性系数的改进及改良性能分析

6．5．2最优粒子选择策略

6．6工程案例

6．6．1可重构制造系统调度问题

6．6．2可重构制造系统调度数学模型

6．6．3粒子群算法应用分析

6．6．4编码

6．6．5解码

6．6．6粒子群初始化

6．6．7更新粒子速度

6．6．8更新粒子位置

6．6．9评估新位置

6．7基于Python的代码实现

6．7．1工程求解主代码

6．7．2粒子群算法主代码

6．7．3粒子群初始化代码

6．7．4解码代码

6．7．5惯性因子更新代码

6．7．6速度更新代码

6．7．7速度边界判定代码

6．7．8位置更新代码

6．7．9位置边界判断代码

6．7．10位置编码修复代码

6．7．11实例验证

小结

习题

第7章非支配排序遗传算法(NSGA系列)

7．1概述

7．2理论基础

7．3算法流程

7．4概念详解

7．4．1算法表征模型

7．4．2编码与解码

7．4．3适应度值计算

7．4．4初始化参数

7．4．5快速非支配排序

7．4．6维持解的多样性

7．4．7选择操作

7．4．8交叉操作

7．4．9变异操作

7．4．10基于精英保留策略的种群修剪 

7．5算法改进

7．6工程案例

7．6．1可重构制造系统调度问题

7．6．2可重构制造系统调度数学模型

7．6．3NSGAⅡ算法应用分析

7．6．4编码

7．6．5解码适应度值计算

7．6．6种群初始化

7．6．7快速非支配排序与拥挤度距离

7．6．8选择操作

7．6．9交叉操作

7．6．10变异操作

7．6．11基于精英保留策略的种群修剪

7．7基于Python的代码实现

7．7．1工程求解主代码

7．7．2种群初始化代码

7．7．3解码代码

7．7．4NSGAⅡ算法主代码

7．7．5快速非支配排序与拥挤度距离代码

7．7．6选择操作代码

7．7．7交叉操作代码

7．7．8变异操作代码

7．7．9实例验证

小结

习题

参考文献