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可配置的智能优化算法制造业中的设计与实践

2015-07-29陶飞

国外科技新书评介 2015年5期
关键词:交叉遗传算法调度

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)

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