基于PSO粒子群优化的车间调度问题求解matlab仿真,输出甘特图

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 基于PSO粒子群优化的MATLAB仿真解决车间调度问题,输入机器与工作完成时间,输出甘特图与收敛图,实现多机器多任务最优并行调度。使用MATLAB 2022a版本运行,通过模拟鸟群觅食行为,不断更新粒子速度与位置寻找最优解,采用工序编码,总加工时间为适应度函数,实现快速收敛并可视化调度结果。

1.程序功能描述
基于PSO粒子群优化的车间调度问题求解matlab仿真,输入不同机器,不同工作的完成时间,输出甘特图,输出收敛图。实现车间多机器,多任务最优并行调度。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行

3269b8230e5e8ced768cd63e70f0b42a_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg
4c1052a1ab47803921f5d539c86be054_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

3.核心程序

```for iter = 1: Iters
iter
for i=1:N_pso
%V,X更新
V(i,:) = wV(i,:)+C1rand(Pbest(i,:)-X(i,1:N_all))+C2rand*(Pgbest-X(i,1:N_all));
X(i,1:N_all)= X(i,1:N_all)+V(i,:);

    %更新适应度值
    [G,H]        = sort(X(i,1:N_all));
    tmps         = ceil(H/NJ);
    work_time    = func_work(tmps);
    X(i,N_all+1) = work_time;

    if X(i,N_all+1) < Vbest(i)
       Pbest(i,:)= X(i,1:N_all);
       Vbest(i)  = X(i,1+N_all);
    end
    if Vbest(i) < Vgbest
       Pgbest = Pbest(i,:);
       Vgbest = Vbest(i);
    end

end

VL=[VL,mean(Vbest)];

end

figure;
plot(1:5:Iters,VL(1:5:Iters),'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);

xlabel('PSO迭代次数');
ylabel('适应度值优化过程');

figure;
[~,II]= sort(Pgbest);
[Works,Ts,Te]=func_Best_work(ceil(II/NJ));
func_draw_gant(Works,Ts,Te,Vgbest)
10

```

4.本算法原理
粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法,其基本思想是通过不断更新粒子的速度和位置来搜索最优解。在PSO算法中,每个粒子代表一个可能的解,其位置和速度根据个体极值和全局极值进行更新。个体极值是指粒子自身找到的最优解,全局极值是指整个粒子群找到的最优解。通过不断更新粒子的速度和位置,粒子群逐渐向全局最优解靠近。

     车间调度问题是一类典型的组合优化问题,其目标是在满足各种约束条件的前提下,找到一种最优的生产调度方案,以最小化生产成本、最大化生产效率。粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法是一种基于群体智能的优化算法,具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点,被广泛应用于车间调度问题的求解。

4.1车间调度问题描述
车间调度问题可以描述为:有n个工件需要在m台机器上进行加工,每个工件有一道或多道工序,每道工序可以在一台或多台机器上加工,每台机器在同一时刻只能加工一个工件的一道工序。调度问题的目标是找到一种最优的生产调度方案,使得所有工件的加工时间最短、生产成本最低。

4.2基于PSO的车间调度问题求解方法
编码方式
采用基于工序的编码方式,将每个工件的每道工序看作一个粒子,粒子的位置表示该工序在机器上的加工顺序,粒子的速度表示该工序的加工时间。

适应度函数
适应度函数用于评价粒子的优劣,本文采用总加工时间作为适应度函数。适应度函数的值越小,表示粒子的质量越好。

粒子速度和位置的更新公式
粒子速度和位置的更新公式是PSO算法的核心,本文采用标准PSO算法的更新公式:

v(t+1) = wv(t) + c1rand()(pbest(t)-x(t)) + c2rand()*(gbest(t)-x(t))
x(t+1) = x(t) + v(t+1)

    其中,v(t)和x(t)分别表示粒子在t时刻的速度和位置,pbest(t)和gbest(t)分别表示粒子在t时刻的个体最优位置和全局最优位置,w为惯性权重,c1和c2为学习因子,rand()为随机数函数。

4.3 算法流程

(1)初始化粒子群,包括粒子的位置和速度;
(2)计算每个粒子的适应度值;
(3)更新每个粒子的个体最优位置和全局最优位置;
(4)根据粒子速度和位置的更新公式更新粒子的速度和位置;
(5)判断算法是否达到终止条件,如果达到则输出最优解,否则转步骤(2)。

4.4甘特图功能概述
甘特图是一种用于展示项目进度和时间安排的图表可以直观地展示车间调度问题的解决方案。通过输出甘特图可以对基于PSO优化的车间调度问题进行详细的分析和评价。具体实现方法如下:首先根据最优解中的工序加工顺序和加工时间计算出每个工件的开始时间和结束时间然后将这些信息按照时间顺序绘制成甘特图。在甘特图中横轴表示时间纵轴表示机器或工件每个矩形条表示一个工序的开始时间和结束时间矩形条的长度表示加工时间矩形条的颜色可以表示不同的工件或机器。从甘特图中可以清晰地看出各个工序的开始时间、结束时间和持续时间以及各个工序之间的先后关系和并行关系等信息从而方便对调度结果进行分析和评价。

相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
102 80
|
1天前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于扩频解扩+turbo译码的64QAM图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
该通信系统基于MATLAB 2022a仿真,适用于高要求的图像传输场景(如无人机、视频监控等),采用64QAM调制解调、扩频技术和Turbo译码提高抗干扰能力。发射端包括图像源、64QAM调制器、扩频器等;接收端则有解扩器、64QAM解调器和Turbo译码器等。核心程序实现图像传输的编码、调制、信道传输及解码,确保图像质量和传输可靠性。
26 16
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于GRNN广义回归网络和MFCC的语音情绪识别matlab仿真,对比SVM和KNN
该语音情绪识别算法基于MATLAB 2022a开发,可识别如悲伤等情绪,置信度高达0.9559。核心程序含中文注释及操作视频。算法采用MFCC特征提取与GRNN广义回归网络,通过预加重、分帧、加窗、FFT、梅尔滤波器组、对数运算和DCT等步骤处理语音信号,实现高效的情绪分类。
|
4月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
226 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
141 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
4月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
111 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
7月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
|
7月前
|
算法 调度
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
|
7月前
|
Serverless
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)

热门文章

最新文章