本书比较全面地介绍了柔性加工时间自动化制造单元调度问题的国内外研究现状和发展，详细阐述了该类问题的产生背景、基本概念、主要类别、结构特性以及相关理论；介绍了基于量子进化算法的单目标和多目标柔性加工时间自动化制造单元调度优化算法；介绍了结合柔性加工时间自动化制造单元可重入调度问题、流水车间调度问题的性质特征设计的分支定界算法；介绍了柔性加工时间自动化制造单元多工件混流调度、多机器人调度优化的混合整数规划法。本书的研究成果可为电子产品制造企业和机械制造企业的生产运作与管理工作提供有效的理论与技术支撑。
　　本书可供管理科学与工程、机械工程等专业领域的研究者和工程技术人员阅读，也可作为上述相关专业的高年级本科生和研究生的教材与参考书。

电子产品制造业和机械制造行业已成为我国重点鼓励发展的产业，是支撑经济发展和保障国家安全的战略性和基础性产业。作为一类先进制造系统，自动化制造单元的显著特征是受计算机控制的物料搬运机器人负责生产过程中所有工件（或物料）的搬运作业任务，具有生产效率高、人工成本低等众多优势。因此，自动化制造单元不但在半导体集成芯片制造和印制电路板电镀处理等高新电子产品制造业中得到了日益广泛的应用，而且还广泛应用于汽车制造、航空航天以及钢铁冶炼等众多现代制造业中。有效地调度物料搬运机器人，在提升制造单元生产效率、缩短产品交货期、保证企业的市场竞争力等方面起着至关重要的作用。
　　自从20世纪80年代起，国内外学者就对自动化制造单元的调度与控制问题进行了研究。针对给定加工时间的自动化制造单元调度问题，国内外已有大量的研究成果，笔者也进行了相关研究。然而迄今为止，国内外关于柔性加工时间自动化制造单元（以下简称柔性自动化制造单元）调度优化的研究成果还相对较少。柔性自动化制造单元调度问题是典型的NP难题，因而该类调度问题具有较高的学术研究价值和实用价值。
　　笔者近年来围绕自动化制造单元调度建模、优化算法设计等问题进行了广泛而深入的研究，主持了多项科研项目。以此为基础，笔者对各类型自动化制造单元调度中涉及的关键技术进行了研究，取得了一批重要的理论成果。本书在总结这些成果的基础上，系统、全面地介绍了柔性自动化制造单元单/多目标调度、可重入调度、混流调度、多机器人调度等一系列典型的优化问题及其数学建模、问题结构特性分析、智能调度优化算法设计和分支定界算法设计等内容，希望为柔性自动化制造单元调度问题的解决提供新的思路、借鉴以及参考。
　　本书主要内容来源于笔者及研究团队的研究成果，在此向参与课题研究的全体博士生和硕士生表示衷心的感谢。笔者在本书的完成过程中参考了大量的文献资料，在此谨向这些文献资料的作者表示衷心的感谢；若有遗漏，敬请各位专家和读者谅解。
　　本书的研究工作得到了国家自然科学基金（71871183）、*人文社科基金（19YJC630069）、中国博士后基金（2017M623331XB）、陕西省博士后基金（2018BSHEDZZ87）以及陕西省科技计划（2020JQ-759，18JK0511）等项目的资助，在此表示由衷的感谢！
　　自动化制造单元的调度问题是运筹与管理领域的热点研究问题之一，相关理论和方法也处于快速发展之中。由于笔者水平有限，本书许多内容还有待完善并需要做进一步的研究，同时书中的缺点和错误也在所难免，敬请各位专家和广大读者批评指正。
　　
　　雷卫东 车阿大

前　言
第1章 绪论 1
　　1.1　引言 1
　　1.2　柔性自动化制造单元调度概述 2
　　1.3　柔性自动化制造单元调度问题的分类 5
1.3.1　单目标调度问题 6
1.3.2　多目标调度问题 8
1.3.3　多工件调度问题 10
1.3.4　多机器人调度问题 12
　　1.4　本书内容概要 16
第2章 相关理论与方法 18
　　2.1　量子进化算法概述 18
2.1.1　基本量子进化算法概述 19
2.1.2　量子进化算法的改进研究 21
2.1.3　量子进化算法的拓展与应用 23
　　2.2　分支定界算法概述 25
2.2.1　分支定界算法的基本思想 26
2.2.2　分支与定界 26
2.2.3　分支节点的选择 27
　　2.3　混合整数规划法概述 27
2.3.1　混合整数规划的定义 27
2.3.2　混合整数规划模型的解法 27
2.3.3　优化软件CPLEX简介 28
　　2.4　本章小结 30
第3章 柔性自动化制造单元单目标调度 31
　　3.1　引言 31
　　3.2　问题描述及数学建模 32
3.2.1　问题描述 32
3.2.2　数学模型 35
　　3.3　混合量子进化算法 36
3.3.1　传统编解码方式 36
3.3.2　量子比特编码 37
3.3.3　个体初始化 38
3.3.4　改进型解码机制 39
3.3.5　个体适应值评价 41
3.3.6　不可行顺序修复机制 41
3.3.7　个体更新策略 42
3.3.8　算法流程图 45
　　3.4　算法验证与评价 45
3.4.1　基准案例验证 46
3.4.2　随机算例验证 47
　　3.5　本章小结 50
第4章 柔性自动化制造单元多目标调度 51
　　4.1 引言 51
　　4.2 问题描述及数学建模 53
4.2.1 问题描述及基本数学模型 53
4.2.2 改进的双目标数学模型 55
　　4.3 Pareto解概述 56
　　4.4 多目标量子进化算法 57
4.4.1 量子染色体编码与解码 58
4.4.2 个体适应值评价 59
4.4.3 混沌量子旋转门 61
4.4.4 染色体变异操作 65
4.4.5 更新外部档案 65
4.4.6 局部搜索策略 66
4.4.7 算法实施步骤 69
　　4.5 算法验证与评价 70
4.5.1 测试算例概述 70
4.5.2 算法测试结果 73
　　4.6 本章小结 77
第5章 可重入柔性自动化制造单元调度 79
　　5.1 引言 79
　　5.2 研究问题描述与假设 80
5.2.1 问题描述 80
5.2.2 参数与变量 81
　　5.3 数学建模 83
5.3.1 柔性加工时间约束建模 83
5.3.2 机器人搬运能力约束建模 84
5.3.3 工作站加工能力约束建模 84
　　5.4 研究问题的性质分析 85
5.4.1 生产周期T的下界 85
5.4.2 并行工作站实际使用数的上下界 86
5.4.3 在制品数上界 87
　　5.5 分支定界算法 90
5.5.1 分支定界树A 90
5.5.2 分支定界树B 92
　　5.6 基于图论的下界求解 93
5.6.1 图论的基本概念 93
5.6.2 基于有向图的下界求解 94
　　5.7 算法步骤 95
　　5.8 算法验证 96
　　5.9 本章小结 99
第6章 柔性自动化混流制造单元流水车间调度 100
　　6.1 引言 100
　　6.2 研究问题的描述与假设 101
6.2.1 问题描述 101
6.2.2 参数与变量 101
　　6.3 数学建模 103
6.3.1 柔性加工时间约束建模 103
6.3.2 机器人搬运能力约束建模 104
6.3.3 工作站加工能力约束建模 105
　　6.4 数学模型 106
　　6.5 性质分析 107
　　6.6 分支定界算法 110
6.6.1 分支定界树A 111
6.6.2 分支定界树B 114
6.6.3 分支定界树C 116
　　6.7 算法步骤 118
　　6.8 算法验证 119
6.8.1 基准案例验证 120
6.8.2 随机生成算例验证 120
　　6.9 本章小结 125
第7章 柔性自动化混流制造单元作业车间调度 127
　　7.1 引言 127
　　7.2 研究问题的描述与假设 128
7.2.1 问题描述 128
7.2.2 参数与变量 129
　　7.3 混合整数规划模型的建立 131
7.3.1 柔性加工时间约束建模 131
7.3.2 机器人搬运能力约束建模 131
7.3.3 工作站加工能力约束建模 132
　　7.4 应用验证 133
7.4.1 基准案例验证 133
7.4.2 随机生成算例验证 136
　　7.5 本章小结 137
第8章 柔性自动化制造单元多机器人调度 138
　　8.1 引言 138
　　8.2 问题描述及现有MIP模型 139
8.2.1 问题描述 139
8.2.2 现有MIP模型介绍 141
　　8.3 反例测试验证 144
　　8.4 改进现有MIP模型 146
8.4.1 柔性加工时间约束重建模 146
8.4.2 机器人碰撞避免约束重建模 151
8.4.3 改进MIP模型 153
　　8.5 算例验证与评价 154
8.5.1 基准案例验证 154
8.5.2 随机生成算例验证 157
　　8.6 本章小结 160
参考文献 162