《可配置的智能优化算法制造业中的设计与实践.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《可配置的智能优化算法制造业中的设计与实践.pdf（3页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、可配置的智能优化算法制造业中的设计与实践智能优化算法，也被称为元启发式，是一种优化算法，基于人口的迭代模拟自然现象和行为，是通过程序来模拟自然界已知的进化方法来进行优化的方法，比如模拟生物进化的遗传算法，模拟自然选择进行筛选，逐步归向目标的最大值，并且能够在相对较短的时间内复杂问题的可行的解决方案。包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群算法等。智能优化算法一般是针对具体问题设计相关的算法，理论要求弱，而技术性强。全书分为 6 部分，共 12 章。第 1 部分 介绍和概述，含第 1-2 章：1. 智能优化算法简史和概述：除了其简史和概述以外，还介绍了智能分类算法、目前研究的智
2、能分类算法，并从是否面向导向、是否面向服务、是否以用户为中心等几个方面分析了其发展趋势；2. 制造业智能优化算法的研究进展：包括分类生产优化问题、在制造业中解决优化问题的挑战、未来制造优化方法：需求与发展趋势等内容。第 2 部分 设计与实现，含第3-5 章：3. 智能动态配置优化算法：包括基本概念、案例研究、性能分析、与传统优化算法的比较；4. 智能优化算法改良和交叉：包括分类的改进、分类的交叉、基于dcia 改进和交叉等内容；5. 智能优化算法的并行化：智能优化算法的并行实施方式：包括多核处理器的并行实现、计算集群的并行实现、基于GPU 和 FPGA 的并行实现、典型的并行拓扑结构。第 3
3、部分 改进的智能优化算法的应用，含第6-7 章：6. 对合作伙伴选择虚拟制造的一种改进的遗传算法：包括简介、问题介绍、传统算法、新算法框架和综述及最后的仿真和实验；7. 能量感知云服务的clpsga 调度：包括能量感知的云服务调度的建模、帕累托解的优化问题、实验与数据结果的分析等内容。第 4 部分 混合智能优化算法应用，含第8-9 章：8. 时序约束的 SFBACO 路由优化问题； 9. 对于云服务和私有云计算资源调度的混合RCO 。第 5 部分 并行智能优化算法的应用，含第10-12 章：10.PEADGA 计算资源分配； 11. 基于 FPGA F4SA的车间作业调度问题：包括车间作业调度
4、的问题描述、基于FPGA 的 SA设计和配置、实验结果及讨论；12. 可配置智能优化算法的未来工作：相关工程配置的智能优化算法、动态配置算法及其发展的挑战。本书作者是陶飞副教授，北京航空航天大学博士生导师，他的研究兴趣包括：面向服务的制造如云制造，制造网格，制造服务的管理和优化，智能优化理论与算法。发表论文50 余篇，其中 SCI 期刊论文 20 篇，EI 收录论文 33 篇，发明专利 8 项。是 CIRP （国际生产工程学会）青年会员（Research Affiliate）、中国系统仿真学会智能物联系统建模与仿真专业委员会副秘书长、国家自然科学基金等项目评审人。本书提供了制造工艺优化的一个新的配置方法，全面阐述了基本的智能优化算法，并演示了可以应用于制造的改进，交叉和并行化。此外，对这些智能优化算法的各应用案例进行了详细的分析。这本书将给学生、研究人员和对工程优化感兴趣的人员提供一个宝贵的资源，尤其适合以下三类读者：算法初学者、优化工程师和高级算法设计师。李亚宁，硕士研究生（中国科学院自动化研究所）- 全文完 -