生产调度和运输调度是现代制造和配送管理的关键和核心技术，优化的生产调度方案以及想配套的运输调度方案能够使企业获得优选的经济效益和社会效益，因此，对生产调度和运输调度问题的研究有着重要意义。研究内容如下：针对带提前/拖期指标的随机并行机调度问题，建立成本期望值很小的随机并行机调度模型，提出一种新颖的多宇宙量子遗传算法。针对随机JobShop问题，建立随机期望值规划模型，其中加工时间独立同分布于正态分布，提出并行量子遗传算法对该调度问题进行求解。针对随机JobShop问题和带并行处理单元的随机FlowShop调度问题的复杂性，提出灾变式合作协同遗传算法和竞争型协同量子遗传算法进行求解。研究带设备故障的两种随机调度问题—随机FlowShop问题和带并行处理单元的随机FlowShop问题，探寻机器故障对很优解的影响。针对不同中间存储方式的随机FlowShop调度问题，分别建立具有零等待和有限中间存储的随机期望值规划模型，用量子遗传算法进行求解。针对生产配送协同调度问题，研究很好协同调度方案的优化方法。考虑结合实际的应急物资运输调度，给出适合问题的优化方法。考虑无霾来袭下运输重调度的理论和优化方法。

前言/1
章绪论/1
1.1引言/1
1.2生产调度问题概述/2
1.3不确定性生产调度/15
第2章基于改进量子遗传算法的随机调度问题/23
2.1引言/23
2.2求解随机调度问题的量子遗传算法/24
2.3基于改进量子遗传算法的随机并行机调度方法/29
2.4基于改进量子遗传算法的随机JobShop调度方法/40
第3章基于改进协同进化遗传算法的随机调度问题/59
3.1引言/59
3.2求解随机调度问题的协同进化遗传算法/60
3.3基于改进协同进化遗传算法的带并行处理单元的随机FlowShop调度方法/65
3.4基于改进协同进化遗传算法的随机JobShop调度方法/80
3.5本章小结/103
第4章设备故障情况下的随机调度问题/105
4.1引言/105
4.2设备故障情况下的随机FlowShop调度问题/106
4.3设备故障情况下的带并行处理单元随机FlowShop调度问题/120
4.4本章小结/140
第5章含中间存储方式的随机FlowShop调度问题研究/141
5.1引言/141
5.2零等待以及有限中间存储的随机FlowShop调度模型/142
5.3仿真研究/144
5.4本章小结/155
第6章工作总结与展望/156
6.1工作总结/156
6.2展望/157
参考文献/159