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
|
7天前
|
传感器 算法
ANC主动降噪理论及Matlab代码实现
ANC主动降噪理论及Matlab代码实现
|
9月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【红外图像】利用红外图像处理技术对不同制冷剂充装的制冷系统进行性能评估(Matlab代码实现)
【红外图像】利用红外图像处理技术对不同制冷剂充装的制冷系统进行性能评估(Matlab代码实现)
|
3天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
m基于深度学习的OFDM+QPSK链路信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比LS,MMSE及LMMSE传统算法
**摘要:** 升级版MATLAB仿真对比了深度学习与LS、MMSE、LMMSE的OFDM信道估计算法,新增自动样本生成、复杂度分析及抗频偏性能评估。深度学习在无线通信中,尤其在OFDM的信道估计问题上展现潜力,解决了传统方法的局限。程序涉及信道估计器设计,深度学习模型通过学习导频信息估计信道响应,适应频域变化。核心代码展示了信号处理流程,包括编码、调制、信道模拟、降噪、信道估计和解调。
23 8
|
5天前
|
算法
基于GA遗传优化的混合发电系统优化配置算法matlab仿真
**摘要:** 该研究利用遗传算法(GA)对混合发电系统进行优化配置,旨在最小化风能、太阳能及电池储能的成本并提升系统性能。MATLAB 2022a用于实现这一算法。仿真结果展示了一系列图表,包括总成本随代数变化、最佳适应度随代数变化,以及不同数据的分布情况,如负荷、风速、太阳辐射、弃电、缺电和电池状态等。此外,代码示例展示了如何运用GA求解,并绘制了发电单元的功率输出和年变化。该系统原理基于GA的自然选择和遗传原理,通过染色体编码、初始种群生成、适应度函数、选择、交叉和变异操作来寻找最优容量配置,以平衡成本、效率和可靠性。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真
**基于WOA的KNN特征选择算法摘要** 该研究提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)与K近邻(KNN)分类器的特征选择方法,旨在提升KNN的分类精度。在MATLAB2022a中实现,WOA负责优化特征子集,通过模拟鲸鱼捕食行为的螺旋式和包围策略搜索最佳特征。KNN则用于评估特征子集的性能。算法流程包括WOA参数初始化、特征二进制编码、适应度函数定义(以分类准确率为基准)、WOA迭代搜索及最优解输出。该方法有效地结合了启发式搜索与机器学习,优化特征选择,提高分类性能。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于SFLA算法的神经网络优化matlab仿真
**摘要:** 使用MATLAB2022a,基于SFLA算法优化神经网络,降低训练误差。程序创建12个神经元的前馈网络,训练后计算性能。SFLA算法寻找最优权重和偏置,更新网络并展示训练与测试集的预测效果,以及误差对比。SFLA融合蛙跳与遗传算法,通过迭代和局部全局搜索改善网络性能。通过调整算法参数和与其他优化算法结合,可进一步提升模型预测精度。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于BP神经网络的64QAM解调算法matlab性能仿真
**算法预览图省略** MATLAB 2022A版中,运用BP神经网络进行64QAM解调。64QAM通过6比特映射至64复数符号,提高数据速率。BP网络作为非线性解调器,学习失真信号到比特的映射,对抗信道噪声和多径效应。网络在处理非线性失真和复杂情况时展现高适应性和鲁棒性。核心代码部分未显示。
|
4天前
|
算法 计算机视觉
基于Chan-Vese算法的图像边缘提取matlab仿真
**算法预览展示了4幅图像,从边缘检测到最终分割,体现了在matlab2022a中应用的Chan-Vese水平集迭代过程。核心代码段用于更新水平集并显示迭代效果,最后生成分割结果及误差曲线。Chan-Vese模型(2001)是图像分割的经典方法,通过最小化能量函数自动检测平滑区域和清晰边界的图像分割,适用于复杂环境,广泛应用于医学影像和机器视觉。**
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中,应用PSO优化的LSTM模型提升了电力负荷预测效果。优化前预测波动大,优化后预测更稳定。PSO借鉴群体智能,寻找LSTM超参数(如学习率、隐藏层大小)的最优组合,以最小化误差。LSTM通过门控机制处理序列数据。代码显示了模型训练、预测及误差可视化过程。经过优化,模型性能得到改善。
28 6
|
6天前
|
缓存 算法
基于机会网络编码(COPE)的卫星网络路由算法matlab仿真
**摘要:** 该程序实现了一个基于机会网络编码(COPE)的卫星网络路由算法,旨在提升无线网络的传输效率和吞吐量。在MATLAB2022a中测试,结果显示了不同数据流个数下的网络吞吐量。算法通过Dijkstra函数寻找路径,计算编码机会(Nab和Nx),并根据编码机会减少传输次数。当有编码机会时,中间节点执行编码和解码操作,优化传输路径。结果以图表形式展示,显示数据流与吞吐量的关系,并保存为`R0.mat`。COPE算法预测和利用编码机会,适应卫星网络的动态特性,提高数据传输的可靠性和效率。