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本書聚焦于智能制造環(huán)境下的車間調(diào)度問題，探討一種旨在增強(qiáng)調(diào)度應(yīng)變能力的適應(yīng)性調(diào)度及其相關(guān)理論和技術(shù)方法。首先介紹了智能車間調(diào)度基本概念和需求挑戰(zhàn)、新興工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)和信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)等對智能調(diào)度求解的支撐能力，然后提出了一種多級聯(lián)動適應(yīng)性調(diào)度體系框架，分別從魯棒調(diào)度、實時調(diào)度、重調(diào)度和閉環(huán)優(yōu)化四方面論述適應(yīng)性調(diào)度的關(guān)鍵技術(shù)方法，最后結(jié)合案例給出系統(tǒng)實現(xiàn)及應(yīng)用驗證。

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)與制造領(lǐng)域的高度融合和全面滲透，制造業(yè)已進(jìn)入“智能制造”新時代。對于制造系統(tǒng)中的“智能”，也經(jīng)歷了由狹義“數(shù)字化”到“數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化”再到“數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化智能化”的概念提升過程。當(dāng)下，新一代制造系統(tǒng)的智能性可以從結(jié)構(gòu)層面的自組織性、優(yōu)化層面的自適應(yīng)性、決策層面的自學(xué)習(xí)性得到突出體現(xiàn)，是一個內(nèi)涵豐富、外延寬廣的綜合性領(lǐng)域。本書聚焦于智能制造環(huán)境下的生產(chǎn)調(diào)度問題，探討增強(qiáng)智能車間調(diào)度優(yōu)化的適應(yīng)性能力的相關(guān)技術(shù)方法。
生產(chǎn)調(diào)度作為車間控制與管理中的核心問題之一，解決的是生產(chǎn)資源的規(guī)劃分配。自20 世紀(jì)50 年代以來，雖然已有大量學(xué)者致力于車間調(diào)度問題的研究并已取得了相當(dāng)豐富的研究成果，但由于實用性和有效性的問題一直存在，制約了已有成果的實際應(yīng)用。在實用性方面，大量調(diào)度研究專注于調(diào)度算法的創(chuàng)新探索，重在解決調(diào)度尋優(yōu)問題，但由于優(yōu)化算法的計算成本和模型偏差等因素，研究與應(yīng)用間始終存在著較大鴻溝；在有效性方面，實際制造系統(tǒng)所處環(huán)境的復(fù)雜性和動態(tài)不確定性，往往使得尋優(yōu)得到的調(diào)度方案被頻繁發(fā)生的各類干擾所沖擊甚至失效。
筆者致力于生產(chǎn)調(diào)度領(lǐng)域的研究多年，在此基礎(chǔ)上，以突出實用性和有效性為目標(biāo)，提出一種旨在增強(qiáng)車間調(diào)度對復(fù)雜動態(tài)制造系統(tǒng)環(huán)境應(yīng)變能力的適應(yīng)性調(diào)度，并帶領(lǐng)研究團(tuán)隊，借助新一代信息技術(shù)，特別是以工業(yè)大數(shù)據(jù)和信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)為支撐，進(jìn)行相關(guān)理論和方法的研究探索，本書即為近年來研究工作的總結(jié)。
全書分為10章。第1章緒論，從智能制造到智能車間，再到智能車間的生產(chǎn)調(diào)度，引出本書的智能車間調(diào)度問題，并分析其面臨的需求和挑戰(zhàn)；第2～3章介紹新興技術(shù)對智能車間調(diào)度問題求解的支撐能力，包括工業(yè)大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)和信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)環(huán)境與構(gòu)建技術(shù)；第4章提出智能車間調(diào)度的整體解決方案，即多級聯(lián)動適應(yīng)性調(diào)度體系框架；第5～8章分別針對體系框架中的四個關(guān)鍵技術(shù)展開論述，即針對前攝適應(yīng)能力提升的魯棒調(diào)度、針對在線適應(yīng)力提升的實時調(diào)度、針對適應(yīng)性調(diào)整的重調(diào)度，以及基于調(diào)度知識管理的閉環(huán)優(yōu)化；第9章和第10章分別是適應(yīng)性調(diào)度方法的系統(tǒng)實現(xiàn)及應(yīng)用驗證。
本書面向從事智能制造車間管理和生產(chǎn)調(diào)度等相關(guān)領(lǐng)域工作的科研和工程技術(shù)人員，力圖在面向智能制造的適應(yīng)性調(diào)度與閉環(huán)優(yōu)化技術(shù)、方法及系統(tǒng)等方面，為讀者提供有價值的參考和幫助。
與本書內(nèi)容相關(guān)的研究工作得到了科技部科技創(chuàng)新2030“新一代人工智能”重大項目子課題（2018AAA0101704）、國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項目（編號：62133011）、國家自然科學(xué)基金面上項目（編號：61873191 和61973237）等的支持，也得到了團(tuán)隊創(chuàng)始人吳啟迪教授的指導(dǎo)和幫助。在本書編寫過程中，谷翔、孔維暢、房溪、王巧玲、曹秋實、肖楓、吳文靖、馬麗萌、章凌威、陸曉玉、沈一路、黎聲益、高陳媛等參與了研究工作，關(guān)柳恩、蔡靜雯、王冬源、王怡琳、陳心一等協(xié)助了書稿整理，在此一并表示感謝。
限于筆者水平和能力有限，加之時間倉促，書中難免有不當(dāng)之處，歡迎各位讀者不吝批評指正。

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