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XuetangX

生产过程调度与决策

Beijing University of Chemical Technology via XuetangX

Overview

①基于系统观整合《生产过程调度与决策》关联核心内容,选择凝练核心知识点,重新构建内核明确精炼、外延交叉的课程内容,优化整体课程结构;

②基于最新权威教材自编讲义,适当补充当前生产调度领域具有代表性的典型案例、综合应用、前沿专题、热点问题等内容,扩大学生视野,拓宽基本理论知识范围;

③依托课程负责人及其团队所做过的具体工程实践实例,将课堂知识与工程实际结合,形成了“趣”、“实”、“活””、“新”的教学风格,吸引学生专注,提高学习积极性;

④从最新科研项目课题中抽取贴切案例进行讲解,以科研项目促教学,强化了在线学习过程和多元考核评价的质量,激发学生积极参与线上专业课程的兴趣,指导学生真正理解理论知识并运用于实践。

Syllabus

  • 专题1: 制造过程调度理论及应用概述
    • 1.1:课程简介
    • 1.2:生产调度概述
    • 1.3:生产过程建模方法综述
    • 1.4:生产过程调度方法综述1:基于运筹学、启发式规则与计算机仿真的调度方法
    • 1.5:生产过程调度方法综述2:基于智能算法与机器学习的调度方法
    • 1.6:习题
  • 专题2:车间调度案例分析
    • 2.1:随机并行机调度问题及最优计算量分配问题介绍(案例1)
    • 2.2:基于运筹学与概率统计学求解计算量分配问题(案例1)
    • 2.3:柔性作业车间调度问题与基本求解思路介绍(案例2)
    • 2.4:浅析元启发式算法(案例2)
    • 2.5: 融合强化学习方法与群体智能求解柔性作业车间调度问题(案例2)
    • 2.6:习题
  • 专题3:物流仓储调度
    • 3.1:仓储调度问题介绍及研究内容综述
    • 3.2:订单拣选与拣选路由基本求解算法及相关概念介绍
    • 3.3:订单批处理和交付的集成在线调度及其延伸(案例1)
    • 3.4:订单批处理,拣选路由和拣选设备调度问题集成调度(案例2)
    • 3.5:习题
  • 专题4:混合关键需求下的汽车软件功能调度方法研究
    • 4.1:汽车软件系统约束与目标概述
    • 4.2:满足单约束下的目标优化调度算法
    • 4.3:满足双约束条件的目标优化调度算法
    • 4.4:在可靠性和实时性约束下的最小开发成本调度案例分析
    • 4.5:习题
  • 专题5:群体智能算法在云计算任务调度中的应用
    • 5.1:云计算中异构处理器能量消耗最小问题描述及其数学规划模型
    • 5.2:布谷鸟算法与解的三段式编码展示
    • 5.3:一种快速获得初始解的方法HEFT和蒙特卡洛参数评估
    • 5.4:习题
  • 专题6:深度学习介绍及应用
    • 6.1:深度学习及图像复原原理概述
    • 6.2:基于深度学习的危险化学品识别算法设计和应用
    • 6.3:基于深度学习的智能仓库货物快速识别算法设计和应用
    • 6.4:习题
  • 专题7:强化学习介绍及应用
    • 7.1:强化学习方法综述
    • 7.2:深度强化学习方法综述
    • 7.3:案例(深度强化学习方法在仓储调度中的应用)
    • 7.4:习题
  • 期末考试

    Taught by

    Zhengcai Cao and Dong Zhang

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