服務資源智能調(diào)度算法及其應用》試圖分析服務資源調(diào)度問題的特征,描述其問題模型,并結合約束理論、系統(tǒng)分解思想、動態(tài)調(diào)度理論和多種智能優(yōu)化算法等解決服務資源調(diào)度問題。書的內(nèi)容主要包含以下幾個方面:1、解決單一服務資源的多目標動態(tài)調(diào)度問題;2、構建單瓶頸環(huán)境下復雜服務系統(tǒng)動態(tài)調(diào)度策略;3、解決多約束環(huán)境下復雜服務系統(tǒng)動態(tài)調(diào)度問題;4、探討服務人員的調(diào)度問題。通過描述以上各自問題的特征與性質(zhì),建立問題的數(shù)學模型,并且有針對性地選擇、改進和組合多種調(diào)度算法與動態(tài)調(diào)度策略,實現(xiàn)問題求解,并結合具體案例運用《服務資源智能調(diào)度算法及其應用》的方法進行服務資源的調(diào)度,提出了與之對應的管理策略建議
內(nèi)容及難度適合相關專業(yè)的高年級本科生或研究生及相關的工程技術與管理人員
第1章 緒論
1.1 服務資源調(diào)度
1.1.1 服務資源調(diào)度的特點
1.1.2 服務資源的動態(tài)調(diào)度
1.2 服務資源調(diào)度的類別
1.2.1 服務人員調(diào)度
1.2.2 預約任務和作業(yè)時間窗調(diào)度
1.2.3 交通運輸規(guī)劃調(diào)度
1.2.4 體育聯(lián)賽和廣播電視節(jié)目調(diào)度
1.2.5 項目規(guī)劃調(diào)度
1.2.6 小結
1.3 調(diào)度算法
1.3.1 FJSP研究現(xiàn)狀
1.3.2 調(diào)度算法理論的研究現(xiàn)狀
1.3.3 小結
1.4 本書內(nèi)容框架
第2章 服務資源調(diào)度模型
2.1 服務資源調(diào)度問題描述
2.1.1 服務資源調(diào)度的環(huán)境特征
2.1.2 服務任務的特征和限制
2.1.3 服務資源調(diào)度的績效指標和目標
2.2 服務人員調(diào)度模型
2.2.1 休假調(diào)度
2.2.2 排班
2.2.3 循環(huán)排班問題
2.2.4 循環(huán)排班的應用與延伸
2.2.5 小結
2.3 預約任務和作業(yè)時間窗調(diào)度模型
2.3.1 缺乏松弛度的預約任務調(diào)度模型
2.3.2 具有松弛時間的預定系統(tǒng)
2.3.3 受勞動力約束的時間窗調(diào)度問題
2.3.4 受操作者或工具限制的時間窗問題
2.3.5 小結
第3章 交通運輸業(yè)中調(diào)度計劃的制定
3.1 郵輪調(diào)度
3.2 航運調(diào)度
3.3 列車時刻表
3.4 小結
第4章 體育聯(lián)賽和廣播電視節(jié)目調(diào)度
4.1 體育聯(lián)賽的調(diào)度和時間表
4.2 比賽調(diào)度和約束規(guī)蚶
4.3 比賽調(diào)度和局部搜索
4.4 廣播電視節(jié)目的時間安排
4.5 本章小結
第5章 基于約束理論的汽車4S店維修服務資源調(diào)度問題分解
5.1 約束理論
5.1.1 瓶頸資源
5.1.2 DBR系統(tǒng)
5.1.3 DBR調(diào)度
5.2 汽車4s店維修服務資源調(diào)度問題描述
5.2.1 汽車4S店維修服務資源調(diào)度問題研究的背景
5.2.2 參數(shù)說明
5.2.3 汽車維修服務資源的基本描述
5.2.4 汽車維修服務資源的特性描述
5.3 基于約束理論的汽車4S店維修服務資源動態(tài)調(diào)度問題分解
5.3.1 分解法
5.3.2 汽車4S店維修服務資源動態(tài)調(diào)度的解決思路
5.3.3 基于約束理論的汽車維修服務資源動態(tài)調(diào)度問題的分解框架
第6章 汽車4S店維修服務瓶頸資源多目標動態(tài)調(diào)度
6.1 引
6.2 瓶頸工序調(diào)度問題描述及建模
6.2.1 基本假設
6.2.2 問題描述
6.2.3 優(yōu)化調(diào)度模型設計
6.3 瓶頸工序的多目標動態(tài)調(diào)度方法
6.3.1 設計重調(diào)度規(guī)則
6.3.2 階段一:復合分派規(guī)則求初始解
6.3.3 階段二:智能優(yōu)化算法迭代求解
6.4 遺傳算法迭代求解
6.4.1 遺傳算法簡介
6.4.2 問題求解的遺傳算法設計
6.5 粒子群算法迭代求解
6.5.1 粒子群算法簡介
6.5.2 問題求解的粒子群算法設計
6.6 模擬植物生長算法迭代求解
6.6.1 模擬植物生長算法簡介
6.6.2 問題求解的模擬植物生長算法設計
6.7 實驗仿真及算法性能比較
6.8 本章小結
第7章 單瓶頸環(huán)境下汽車4S店維修服務資源的動態(tài)調(diào)度
7.1 引
7.2 單瓶頸環(huán)境下汽車維修服務資源調(diào)度問題描述及建模
7.2.1 基本假設
7.2.2 問題描述
7.2.3 優(yōu)化調(diào)度模型設計
7.3 單瓶頸環(huán)境下系統(tǒng)動態(tài)調(diào)度方法
7.3.1 瓶頸特性下基于機器的問題分解簡化
7.3.2 瓶頸和非瓶頸資源的重調(diào)度規(guī)則設計
7.3.3 瓶頸加工中心和非瓶頸加工中心的調(diào)度
7.3.4 瓶頸加工中心與非瓶頸加工中心間的協(xié)調(diào)
7.4 單瓶頸環(huán)境下汽車維修服務資源調(diào)度問題仿真及算法性能比較
7.4.1 汽車售后維修服務業(yè)務流程介紹
7.4.2 汽車售后服務維修車間介紹
7.4.3 實驗仿真參數(shù)設置
7.4.4 仿真實驗確定重調(diào)度策略
7.4.5 仿真實驗比較多種啟發(fā)式算法的性能
7.5 本章小結
第8章 多約束機環(huán)境下汽車4S店維修服務資源動態(tài)調(diào)度
8.1 引
8.2 多約束機環(huán)境下系統(tǒng)調(diào)度問題描述建模及分解
8.2.1 基本假設
8.2.2 問題描述
8.2.3 優(yōu)化調(diào)度模型設計
8.2.4 基于約束理論的多約束機系統(tǒng)動態(tài)調(diào)度問題的分解框架
8.3 改進約束引導的啟發(fā)式算法求解多約束機調(diào)度
8.3.1 約束引導的啟發(fā)式搜索算法
8.3.2 改進約束引導的啟發(fā)式算法設計
8.4 多約束機環(huán)境下系統(tǒng)動態(tài)調(diào)度方法
8.4.1 基于多約束機的問題分解簡化
8.4.2 重調(diào)度規(guī)則設計
8.4.3 多約束機與非約束機加工中心的調(diào)度
8.4.4 多約束機與非約束機加工中心間的協(xié)調(diào)
8.4.5 實驗仿真及算法性能比較
8.5 多約束機環(huán)境下汽車維修服務資源調(diào)度案例
8.5.1 問題分解
8.5.2 子問題求解與整合協(xié)調(diào)
8.5.3 案例與實際調(diào)度結果的比較
8.5.4 對應的管理策略建議
8.6 本章小結
參考文獻
索引
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