基于变异混合蛙跳算法的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图

本文涉及的产品
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: **摘要:**实现变异混合蛙跳算法的MATLAB2022a版车间调度优化程序,支持动态调整工件和机器数,输出甘特图。核心算法结合SFLA与变异策略,解决Job-Shop Scheduling Problem,最小化总完成时间。SFLA模拟蛙群行为,分组进行局部搜索和全局信息交换。变异策略增强全局探索,避免局部最优。程序初始化随机解,按规则更新,经多次迭代和信息交换后终止。

1.程序功能描述
变异混合蛙跳算法的车间调度最优化,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg
5.jpeg
6.jpeg

3.核心程序

Pop_n = round(sqrt(Npop));                  
Pop_s = ceil(Npop/Pop_n);               
Npop  =Pop_s*Pop_n;                      

[Xs,ff] = func_initial(T,Npop);

fout = zeros(Iters,1);                                      
for i = 1:Iters
i
    [ff,I] = sort(ff,'descend');
Xs     = Xs(I,:);
    Pmax   = Xs(1,:);
    Fmax   = ff(1);

    for j = 1:Pop_n
        Pops       = Xs(j:Pop_n:end,:);            % 子种群
        ff_        = ff(j:Pop_n:end,:);
        [Popss,F3] = func_FLA(T,Pops,ff_,Pmax,Fmax);

Xs(j:Pop_n:end,:) = Popss;
ff(j:Pop_n:end,:) = F3;
    end

    [Xsolve,ybest]  = func_Eval(Xs,ff);                      % 进化结果评估


fout(i) = -mean(ybest);
end




figure
[Fouts,Etime] = func_fitness(T,Xsolve);
Stime         = Etime-T(:,Xsolve); % 开始时间
fval          = -Fouts;
M1            = size(T,1);    % 行数M1为机器数
NX            = length(Xsolve);    % 列数NX为工件数
for i = 1:M1
    for j = 1:NX
        x1 = Stime(i,j);
        x2 = Etime(i,j);
        y1 = i-1;
        y2 = i-0.05;
fill([x1 x2 x2 x1],[y1 y1 y2 y2],[0,1,0]);
        text(x1*0.55+x2*0.45,(y1+y2)/2,[num2str(Xsolve(j))],'Fontsize',8,'Color','k');
        hold on;
    end
    text(-0.8,(y1+y2)/2,['机器 ',num2str(i)],'Fontsize',8,'Color','k');
end

hold off; 
xlabel('时间'); 
set(gca,'ytick',[],'YDir','reverse','Color',[1 1 1]);
axis([0 fval 0 M1-0.05]);
title(['工件数:',num2str(NX),', 机器数:',num2str(M1),', 最优值:',num2str(fval)]);


figure;
plot(1:Iters,fout(1:end),'b-o'); 
grid on;
xlabel('进化代数'); 
ylabel('适应度');
21

4.本算法原理
基于变异混合蛙跳算法的车间调度最优化是一种结合了蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和变异策略的优化方法,用于解决车间调度问题(Job-Shop Scheduling Problem, JSSP)。

4.1 车间调度问题(JSSP)描述
给定一个车间,其中有 (n) 个作业(Jobs)和 (m) 台机器(Machines)。每个作业由一系列工序(Operations)组成,每个工序必须在特定的机器上完成,且每个作业的工序顺序是预先确定的。JSSP的目标是为每个机器找到一个作业工序的序列,使得所有作业的总完成时间最小化。

4.2 蛙跳算法(SFLA)基本原理
蛙跳算法是一种群体智能优化算法,模拟了蛙群在寻找食物时的跳跃行为。在SFLA中,蛙群被分为多个子群,每个子群内的蛙通过局部搜索和信息交换寻找最优解。VHSFLA在基本SFLA的基础上引入了变异策略,以增强算法的全局搜索能力和避免陷入局部最优解。

4.2.1 初始化
初始化蛙群:随机生成一定数量的蛙(解),每个蛙代表一个可能的作业调度方案。
分组:将蛙群分为多个子群。
4.2.2 局部搜索
在每个子群内,蛙按照一定的规则进行跳跃(即解的更新)。跳跃的步长和方向通常由当前蛙的位置、子群内最优蛙的位置以及全局最优蛙的位置决定。

4.2.3 全局信息交换
经过一定次数的局部搜索后,子群内的蛙会与其他子群的蛙进行信息交换,以促进全局搜索。

4.2.4 变异策略
为了增强算法的全局搜索能力,VHSFLA引入了变异策略。变异操作可以随机地改变蛙的某些基因(即作业工序的顺序),从而产生新的解。

4.2.5 终止条件
算法会在满足一定条件时终止,如达到最大迭代次数或解的质量满足要求。

相关文章
|
8天前
|
算法
基于MPPT最大功率跟踪算法的涡轮机控制系统simulink建模与仿真
**摘要:** 本课题构建了基于Simulink的涡轮机MPPT控制系统模型,采用爬山法追踪最大功率点,仿真展示MPPT控制效果、功率及转速变化。使用MATLAB2022a进行仿真,结果显示高效跟踪性能。MPPT算法确保系统在不同条件下的最优功率输出,通过调整涡轮参数如转速,匹配功率-转速曲线的峰值。该方法借鉴自光伏系统,适应涡轮机的变速操作。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 物联网
深入剖析操作系统调度算法
【7月更文挑战第13天】本文旨在探讨和比较不同的操作系统调度算法,并分析其对系统性能的影响。文章首先概述了调度算法的基本概念及其重要性,随后详细阐述了常见的调度算法类型,包括先来先服务、短作业优先、优先级调度、时间片轮转以及多级反馈队列等。通过对比不同算法的优缺点,文章进一步探讨了现代操作系统中调度算法的应用与挑战,以及如何根据实际需求选择合适的调度策略。最后,文章展望了操作系统调度算法的未来发展方向,特别是在云计算和物联网时代下的适应性与创新。
4 1
|
2天前
|
算法 数据挖掘
MATLAB数据分析、从算法到实现
MATLAB数据分析、从算法到实现
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
Matlab|基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理matlab-源码
基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量管理源码实现,结合LSTM预测可再生能源和负荷,优化微网运行成本与固定成本。方法应用于冷热电联供微网,结果显示经济成本平均降低4.03%,提高经济效益。代码包括数据分段、LSTM网络定义及训练,最终展示了一系列运行结果图表。
|
8天前
|
算法
基于Dijkstra算法的最优行驶路线搜索matlab仿真,以实际城市复杂路线为例进行测试
使用MATLAB2022a实现的Dijkstra算法在城市地图上搜索最优行驶路线的仿真。用户通过鼠标点击设定起点和终点,算法规划路径并显示长度。测试显示,尽管在某些复杂情况下计算路径可能与实际有偏差,但多数场景下Dijkstra算法能找到接近最短路径。核心代码包括图的显示、用户交互及Dijkstra算法实现。算法基于图论,不断更新未访问节点的最短路径。测试结果证明其在简单路线及多数复杂城市路况下表现良好,但在交通拥堵等特殊情况下需结合其他数据提升准确性。
|
16小时前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中应用遗传算法进行无线通信优化,无水印仿真展示了算法性能。遗传算法源于Holland的理论,用于全局优化,常见于参数估计,如Okumura-Hata模型的传播损耗参数。该模型适用于150 MHz至1500 MHz的频段。算法流程包括选择、交叉、变异等步骤。MATLAB代码执行迭代,计算目标值,更新种群,并计算均方根误差(RMSE)以评估拟合质量。最终结果比较了优化前后的RMSE并显示了SNR估计值。
14 7
|
1天前
|
存储 传感器 算法
基于ACO蚁群优化算法的WSN网络路由优化matlab仿真
摘要(Markdown格式): - 📈 ACO算法应用于WSN路由优化,MATLAB2022a中实现,动态显示迭代过程,输出最短路径。 - 🐜 算法模拟蚂蚁寻找食物,信息素更新与蚂蚁选择策略确定路径。信息素增量Δτ += α*τ*η,节点吸引力P ∝ τ / d^α。 - 🔁 算法流程:初始化→蚂蚁路径选择→信息素更新→判断结束条件→输出最优路由。优化WSN能量消耗,降低传输成本。
|
9天前
|
算法
基于PID-bang-bang控制算法的卫星姿态控制matlab仿真
该文主要介绍了一个基于PID-bang-bang控制算法的卫星姿态控制系统。在MATLAB2022a中进行了仿真,生成了控制收敛曲线和姿态调整动画。系统通过PID控制器减少误差,结合Bang-Bang控制实现快速响应。核心程序涉及卫星位置、推力向量的计算及动画绘制。PID控制器利用比例、积分、微分项调整输出,Bang-Bang控制则在误差超出阈值时提供即时修正。两者结合以平衡控制精度和响应速度,适应卫星姿态的精确调节需求。
|
2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)