Hong Zhou

通过双学习赋能的进化算法对工厂激活、作业调度与物流服务的集成优化

基于知识驱动的对战Q学习数学启发式算法在云制造中用于集成任务规划和批量流转调度

一种用于分时电价下柔性作业车间调度问题的双增强进化算法

一种用于具有可变子批量与交叉混合设置的柔性作业车间批量合并调度的元启发式算法

通过化学链燃烧增强的熔融盐甲烷热解生命周期评估，以实现可持续的氢气和碳生产

云制造系统中考虑服务时间可用性的多目标小批量流水调度与可变子批次及交叉设置

供应链中断下，通过商业中断保险实现供应链协调的优质共享

提升供应链网络拓扑鲁棒性以应对动态干扰：基于复杂自适应系统视角

学习驱动的膜算法用于求解集成分布式生产与运输调度问题

通过灵活的分割和交叉策略，增强云制造服务组合在服务时间可用性意外变化下的重构能力。