基于智能优化算法PSO/GWO/AFO+柔性车间生产调度(Matlab代码实现)

简介: 基于智能优化算法PSO/GWO/AFO+柔性车间生产调度(Matlab代码实现)

1 柔性车间生产调度

随着经济全球化的不断加深和市场竞争的日益严峻,传统的单一车间制造模式已经无法满足我国制造业的生产需求,分布式生产制造模式已经成为企业提高生产竞争力的重要手段。由于不同工厂之间存在着技术水平、机器数量、物料运输等无法避免的差异,采用有效的分工协作方式使企业高效地生产出高质量产品成为当前的研究热点。


柔性生产调度问题(flexible job shop schedulingproblem, FJSP)是复杂的 NP-hard问题",打破了传统刚性大批量生产对设备唯一性的约束,使车间调度变得更加复杂多变。从调度目标数量可将柔性作业车间调度分为:单目标和多目标调度。

相比于单目标调度问题,多目标柔性作业车间调度问题更为复杂。首先,难以保证在调度过程中多个目标的优化平衡。其次,多个目标的参数和量纲存在差异。现阶段多目标调度的研究思路分为两种,其一,通过权重将多目标转化为单目标;其二,非劣解生成法,利用帕累托原理生成最优解集﹐此方法广泛应用于求解三目标及以上问题。在算法设计上需要对原始算法进行改进或者结合两种不同算法的优使算法能够发挥更好的寻优效果。DEB导”在NSGA基础上提出了NSCA- 算法,提局早法搜系双术个H算效率。CHEN等提出混合算法 MGSA- NSGA-Ⅲ,采取混沌变异策略﹐提高解空间分布的均匀性。 LI等""在传统NSGA-Ⅲ基础上改进了参考点生成策略和算子选择机制,提高了算法计算效率。求解高维多目标问题时,常见的全局智能算法均存在着种群多样性低、搜索效率差、容易陷入局部最优等缺陷。本文采用智能优化算法PSO/GWO/AFO+柔性车间生产调度。


2 运行结果


👨‍🎓博主课外兴趣:中西方哲学,送予读者:


👨‍💻做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学,什么是电的时候,不要觉得这些问题搞笑,哲学就是追究终极问题,寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路,它不足为你揭示全部问题的答案,但若能让人胸中升起一朵朵疑云,也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致,万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨,那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。


    或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎


3 参考文献

部分理论文献来源于网络,如有侵权请联系删除。


[1]陈强,王宇嘉,林炜星,陈万芬.改进粒子群算法求解分布式柔性车间调度问题[J].电子科技,2021,34(10):63-68.DOI:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2021.10.010.


[2]黄振国. 基于混合遗传算法的柔性车间动态实时调度研究[D].北华航天工业学院,2022.DOI:10.27836/d.cnki.gbhht.2022.000020.


4 Matlab代码实现

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。
103 80
|
2天前
|
缓存 算法 搜索推荐
Java中的算法优化与复杂度分析
在Java开发中,理解和优化算法的时间复杂度和空间复杂度是提升程序性能的关键。通过合理选择数据结构、避免重复计算、应用分治法等策略,可以显著提高算法效率。在实际开发中,应该根据具体需求和场景,选择合适的优化方法,从而编写出高效、可靠的代码。
15 6
|
8天前
|
机器学习/深度学习 前端开发 算法
婚恋交友系统平台 相亲交友平台系统 婚恋交友系统APP 婚恋系统源码 婚恋交友平台开发流程 婚恋交友系统架构设计 婚恋交友系统前端/后端开发 婚恋交友系统匹配推荐算法优化
婚恋交友系统平台通过线上互动帮助单身男女找到合适伴侣,提供用户注册、个人资料填写、匹配推荐、实时聊天、社区互动等功能。开发流程包括需求分析、技术选型、系统架构设计、功能实现、测试优化和上线运维。匹配推荐算法优化是核心,通过用户行为数据分析和机器学习提高匹配准确性。
37 3
|
8天前
|
算法
PAI下面的gbdt、xgboost、ps-smart 算法如何优化?
设置gbdt 、xgboost等算法的样本和特征的采样率
22 2
|
23天前
|
算法
基于GA遗传算法的PID控制器参数优化matlab建模与仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化PID控制器参数,通过空间状态方程构建控制对象,自定义GA的选择、交叉、变异过程,以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比,此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试,展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程,最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数,显著提升了系统响应速度和稳定性。
|
20天前
|
算法
基于WOA鲸鱼优化的购售电收益与风险评估算法matlab仿真
本研究提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)的购售电收益与风险评估算法。通过将售电公司购售电收益风险计算公式作为WOA的目标函数,经过迭代优化计算出最优购电策略。实验结果表明,在迭代次数超过10次后,风险价值收益优化值达到1715.1万元的最大值。WOA还确定了中长期市场、现货市场及可再生能源等不同市场的最优购电量,验证了算法的有效性。核心程序使用MATLAB2022a实现,通过多次迭代优化,实现了售电公司收益最大化和风险最小化的目标。
|
23天前
|
算法
通过matlab分别对比PSO,反向学习PSO,多策略改进反向学习PSO三种优化算法
本项目使用MATLAB2022A版本,对比分析了PSO、反向学习PSO及多策略改进反向学习PSO三种优化算法的性能,主要通过优化收敛曲线进行直观展示。核心代码实现了标准PSO算法流程,加入反向学习机制及多种改进策略,以提升算法跳出局部最优的能力,增强全局搜索效率。
|
20天前
|
算法
通过matlab对比遗传算法优化前后染色体的变化情况
该程序使用MATLAB2022A实现遗传算法优化染色体的过程,通过迭代选择、交叉和变异操作,提高染色体适应度,优化解的质量,同时保持种群多样性,避免局部最优。代码展示了算法的核心流程,包括适应度计算、选择、交叉、变异等步骤,并通过图表直观展示了优化前后染色体的变化情况。
|
23天前
|
算法
基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真
本研究基于大爆炸优化算法对PID控制器参数进行寻优,并通过Matlab仿真对比优化前后PID控制效果。使用MATLAB2022a实现核心程序,展示了算法迭代过程及最优PID参数的求解。大爆炸优化算法通过模拟宇宙大爆炸和大收缩过程,在搜索空间中迭代寻找全局最优解,特别适用于PID参数优化,提升控制系统性能。
|
22天前
|
算法 决策智能
基于遗传优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本项目使用遗传算法解决旅行商问题(TSP),目标是在四个城市间找到最短路径。算法通过编码、选择、交叉、变异等步骤,在MATLAB2022A上实现路径优化,最终输出最优路径及距离。