对于石油、化工、冶金、造纸、药剂、制糖、食用油和饮用品等众多流程工业生产企业，在由过去单一品种大量大批生产方式转向多品种成批轮番生产时，其生产计划、调度与控制上面临着诸多比以往更加复杂而又急需解决的新难题，迫切需要有相应的理论方法提供支持，但连续性和流程式成批生产的计划与调度却是制造性生产管理研究上迄今为止探索较少的一个领域。唐琦专著的《流程工业多品种成批生产计划与调度》基于笔者对流程工业生产实际所做调研，并凝练博十论文有关研究工作、发表的学术论文和教育部人文社会科学研究项目《基于最优化的化工间歇生产批量计划及调度研究》（BYJC630146），构建了流程工业多品种成批生产计划与调度的理论方法体系，提出了不同流程情形下成批生产计划与调度模型，以及离散时间和连续时间表示下流程式成批轮番生产计划与调度模型，并给出了这些计划调度模型的求解和智能计算方法。

《流程工业多品种成批生产计划与调度》基于笔者对流程工业生产实际所做调研，并凝练博士论文有关研究工作、发表的学术论文和科研立项课题成果，构建了流程工业多品种成批生产计划与调度的理论方法体系，提出了不同流程情形下成批生产计划与调度模型，以及离散时间和连续时间表示下流程式成批轮番生产计划与调度模型，并给出了这些计划调度模型的求解和智能计算方法。

唐琦专著的《流程工业多品种成批生产计划与调度》不仅在流程工业多品种成批生产计划与调度理论方法上有创新，对拓展完善生产运作管理研究领域及其理论方法体系具有重要学术价值和理论意义，而且可为流程工业企业多品种成批生产的计划、调度及优化提供支持，具有重要的实际应用价值和广泛的应用前景。同时，该著作对高校教师和研究生的有关研究与教学亦有重要参考价值。

第1章 绪论

1．1 研究背景与问题的提出  

1．2 研究的主要内容和基本思路

1．2．1 研究内容

1．2．2 研究思路

1．3 研究的创新之处

1．3．1 流程工业多品种轮番生产过程

1．3．2 流程工业间歇生产过程

1．4 研究的作用和意义

第2章 生产过程描述

2．1 生产过程管理

2．1．1 现代生产运作管理上的难点和新要求

2．1．2 生产运作系统中的动态流

2．1．3 提高生产运作系统应变能力的方式

2．1．4 优先生产顺序

2．1．5 OPT优化技术

2．1．6 产品出产计划编制的方法

2．2 合理组织生产的基本要求

2．3 工艺连接与作业特点

2．4 工艺描述方法  

2．5 时间表示方式

2． 6粒子群算法

第3章 问题分类

3．1 单阶段问题

3．2 流水车间问题

3．3 单件车间问题

第4章 单台处理机

4．1 合同分批决策  

4．2 带优先级的批调度  

4．3 问题描述与模型建立

4．3．1 前提假设  

4．3．2 符号描写

4．3．3 数学模型

4．4 基于邻域搜索粒子群算法

4．4．1 邻域搜索

4．4．2 编码方法

4．4．3 调度生成策略

4．4．4 算法框架

4．5 算例验证分析

4．5．1 实验设计

4．5．2 预备实验

4．5．3 实验结果与分析

第5章 流水车间

5．1 连接关系连续时间建模

5．1．1 建模思想

5．1．2 模型性质分析

5．1．3 连接关系连续时间模型

5．2 事件驱动连续时间建模

5．2．1 建模思想

5．2．2 事件驱动连续时间模型

5．3 启发式粒子群算法

5．3．1 编码方法  

5．3．2 基于双向搜索的改进粒子群算法设计

5．3．3 初始种群的产生

5．3．4 约束处理机制

5．3．5 算法框架

5．4 算例验证分析  

5．4．1 实验设计 

5．4．2 实验结果与分析

第6章 混合流水车间

6．1 问题背景与数学模型

6．1．1 前提假设和问题描述

6．1．2 实际问题背景

6．2 问题性质分析

6．3 与单纯形搜索混合的粒子群算法  

6．3．1 单纯形搜索  

6．3．2 编码方法

6．3．3 粒子位置修复策略  

6．3．4 带时间窗口的资源约束项目调度方法

6．3．5 与单纯形搜索混合的粒子群算法框架

6．4 算例验证分析

6．4．1 实验设计

6．4．2 实验结果与分析  

第7章 单件车间

7．1 经典问题描述

7．2 问题性质分析

7．3 数学符号与模型

7．4 量子进化的粒子群算法

7．4．1 量子进化算法

7．4．2 编码方法

7．4．3 批分离策略

7．4．4 调度生成方法

7．4．5 量子进化的粒子群算法框架

7．5 算例验证分析

第8章 动态调度与预测控制

8．1 动态单机调度

8．1．1 问题描述

8．1．2 问题性质分析

8．1．3 与差分算法结合的粒子群算法

8．1．4 实验结果  

8．2 动态并行机调度

8．3 预测控制调度

8．3．1 问题描述

8．3．2 量子行为的粒子群算法

8．3．3 结果分析

参考文献