本书共分7章，是在网络化制造与供应链管理的基础上，应用系统工程、控制理论、计算机仿真技术和智能算法等知识，系统地研究了供应链库存优化控制技术。
本书可作为管理科学与工程、工业工程和物流工程等专业的高年级本科生和研究生学习参考书，也可供从事网络化制造与供应链管理技术研究开发工作的专业技术人员及企业管理人员参考。
1 网络化制造基础
1.1 网络化制造的概念和内涵
1.2 网络化制造系统的结构和功能
1.3 网络化制造资源集成
1.4 网络化制造的关键技术
1.5 网络化制造的研究现状及发展趋势
1.5.1 网络化制造的研究现状
1.5.2 网络化制造的发展趋势
1.6 面向产品全生命周期的网络化集成制造系统
2 供应链管理基础
2.1 供应链与供应链管理的概念
2.1.1 供应链的概念
2.1.2 供应链管理的概念
2.2 供应链管理的发展阶段及其应用中存在的问题
2.2.1 供应链管理的发展阶段
2.2.2 供应链管理存在的问题
2.3 供应链优化控制研究现状
2.3.1 库存控制
2.3.2 信息传递
2.3.3 协调控制
2.3.4 全球供应链
2.3.5 供应链合作伙伴关系
2.3.6 绿色供应链
2.3.7 选址与生产分销计划
2.3.8 委托与代理
2.3.9 集成供应链
2.3.10 电子商务供应链
2.4 供应链优化控制研究的技术手段
2.4.1 供应链系统的建模技术
2.4.2 仿真优化技术
2.5 本书研究的背景及意义
2.5.1 本书研究的背景
2.5.2 理论与现实意义
3 生产物流系统内涵
3.1 生产物流系统基本概念
3.2 生产物流系统的管理运作模式
3.2.1 基于MRP、MRPII和ERP的生产物流系统管理运作模式
3.2.2 基于JIT的生产物流系统管理运作模式
3.2.3 基于TOC的生产物流系统管理运作模式
3.3 生产物流系统建模
3.4 控制理论在生产物流系统中的应用
3.4.1 随机控制理论
3.4.2 前馈和反馈结合一体的控制系统
4 串行生产物流系统在制品库存的控制模型
4.1 在制品库存简介
4.1.1 在制品库存的定义
4.1.2 在制品库存控制的作用
4.1.3 在制品库存控制模式
4.2 串行生产物流系统在制品库存控制分析
4.2.1 传递函数概述
4.2.2 串行生产物流系统中传递函数的研究
4.3 串行生产物流系统在制品库存模型的建立
4.3.1 在制品库存控制模型
4.3.2 串行生产物流系统的控制模型分析
5 基于改进遗传算法的在制品库存PID控制技术
5.1 PID控制器概述
5.1.1 PID控制器原理
5.1.2 数字PID
5.2 遗传算法基本理论
5.2.1 遗传算法定义
5.2.2 遗传算法的运算过程
5.3 PID控制器参数的整定
5.3.1 改进遗传算法
5.3.2 改进遗传算法对PID控制器参数的优化整定
5.4 串行生产物流系统在制品库存PID控制模型
6 基于PID控制的串行生产物流系统在制品库存控制
6.1 Matlab和Simulink简介
6.1.1 Matlab简介
6.1.2 Simulink简介
6.2 在制品库存的Simulink仿真实现
6.2.1 串行生产物流系统在制品库存控制的阶跃分析
6.2.2 串行生产物流系统在制品库存控制的锯齿响应分析
6.2.3 串行生产物流系统在制品库存控制的正态响应分析
6.2.4 Simulink仿真结果分析
6.3 基于PID控制的在制品库存Simulink仿真实现
6.3.1 基于PID控制的在制品库存阶跃响应分析
6.3.2 基于PID控制的在制品库存锯齿响应分析
6.3.3 基于PID控制的在制品库存正态响应分析
6.3.4 PID控制器仿真结果分析
7 基于MVC和MPC的供应链系统库存优化控制
7.1 利用MVC优化供应链动态库存
7.1.1 最小方差控制基本原理
7.1.2 基本动态模型
7.1.3 控制策略
7.1.4 仿真分析
7.2 利用模型预测控制方法优化供应链库存
7.2.1 问题的描述
7.2.2 模型预测控制方法介绍
7.2.2.1 模型预测控制概述
7.2.2.2 模型预测控制的四个基本原则
7.2.3 模型预测控制在供应链中的应用
7.3 利用分布式MPC方法预测供应链库存
7.3.1 问题的描述
7.3.2 分布式模型预测控制
7.3.3 应用实例分析
参考文献
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