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Carlier J等人提出的97个混合流水车间调度问题的标准测试案例

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简介：
简介：本文由J Carlier等人提出，包含97个针对混合流水车间调度问题的标准测试案例，为该领域的研究提供了重要的基准数据。 CARLIER J, NERON E. An Exact Method for Solving the Multi-Processor Flow-Shop[J]. RAIRO - Operations Research, 2000, 34(1):1-25. 这段文献描述了一种解决多处理器流水车间调度问题的精确方法。文章发表于《RAIRO - Operations Research》期刊，卷号为34，期数为1，出版年份是2000年，页码范围是从第1页到第25页。

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  • Carlier J等人提出的97个混合流水车间调度问题的标准测试案例
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    简介：本文由J Carlier等人提出，包含97个针对混合流水车间调度问题的标准测试案例，为该领域的研究提供了重要的基准数据。 CARLIER J, NERON E. An Exact Method for Solving the Multi-Processor Flow-Shop[J]. RAIRO - Operations Research, 2000, 34(1):1-25. 这段文献描述了一种解决多处理器流水车间调度问题的精确方法。文章发表于《RAIRO - Operations Research》期刊，卷号为34，期数为1，出版年份是2000年，页码范围是从第1页到第25页。
     
  • 作业车间调度的标准测试案例库
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    《作业车间调度的标准测试案例库》一书汇集了针对作业车间调度问题的各种标准测试案例，为研究人员及工程师提供宝贵的实验数据和基准参考。 可以方便地找到各种JSP问题的算例，这对研究作业车间调度问题（JSP）算法的人来说非常有帮助，可用于进行标准算例的对比试验。
     
  • JSPLIB：作业车间调度问题的标准案例库
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    JSPLIB是一个专门针对作业车间调度问题设计的标准案例库，提供了丰富的测试用例，用于评估和比较不同调度算法的性能。 JSPLIB 作业车间调度问题的基准实例（最小化制造时间）。元数据文件instances.json包含每个实例的元数据，如下所示。 { name : instance, // 实例名称 [必需] jobs : n, // 工作数量 [必需] machines : m, // 机器数量 [必需] optimum : c, // 最优制造时间或null [必需] bounds : { // 当最优解为null时，需要提供 upper : ub, }
     
  • 流水车间调度问题
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    流水车间调度问题是制造系统中一个典型的组合优化问题，其核心在于合理安排生产任务，以最小化加工时间、成本或能耗等目标函数。 流水作业调度问题是运筹学中的一个重要研究领域。它主要关注如何在有限的资源条件下合理安排任务顺序以提高生产效率和降低成本。此问题通常涉及多个工序以及不同的机器类型，在实际应用中广泛存在于制造业、计算机科学等领域，对于优化生产线布局及提升整体效能具有重要意义。
     
  • 基于遗传算法的混合流水车间调度问题解决方案.cpp
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    本代码实现了一种基于遗传算法解决混合流水车间调度问题的优化方案，旨在提高生产效率和资源利用率。通过智能搜索技术求解复杂调度问题，提供高效稳定的调度结果。 代码是通过设定不同的参数来求解混合流水车间的调度问题。
     
  • 重写后的标题可以是：“单目标混合流水车间调度”
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    本研究探讨了单目标混合流水车间调度问题，旨在优化生产流程中的任务分配与资源利用，提升整体效率。 一个以最小化最大完工时间为目标的简单混合流水车间调度问题代码。
     
  • HFSP_混合流水车间_基于makespan的混合流水车间调度适应度函数程序
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    本程序为解决基于最小完工时间（makespan）的混合流水车间调度问题而设计，采用自定义适应度函数优化算法求解。 关于混合流水车间调度问题的MATLAB实现计算makespan值。
     
  • 关于总加权完成时间的可重入混合流水车间调度问题
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    本文探讨了可重入混合流水车间环境中最小化总加权完成时间的问题，提出了一种新的调度算法，旨在提高生产效率和资源利用率。 本段落研究了以最小化总加权完成时间为优化目标的可重入混合流水车间调度问题（RHFS-TWC），并建立了相应的整数规划模型。依据该模型的特点，设计了一种基于二维矩阵组的调度解编码方案，并利用NEH启发式算法确定工件初始加工顺序，从而生成高质量的初始调度解群。为了防止算法过早收敛及扩大搜索范围，提出了一种改进遗传算法（IGA）中遗传参数自适应调整策略，并最终形成了结合了NEH和IGA优势的求解方法。 通过针对不同规模的问题进行仿真测试，比较了传统GA、基于遗传参数自适应调整的IGA、NEH启发式以及NEH-IGA四种算法的表现。结果表明，引入NEH启发式与动态调整策略显著提升了原有GA的性能，并且在解决RHFS-TWC问题时，NEH-IGA算法展现出明显的优势。
     
  • 【车间调度】利用遗传算法解决混合流水车间调度优化问题的Matlab代码.md
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    本文档提供了一种基于遗传算法的解决方案，用于优化混合流水车间的调度问题，并详细介绍了如何使用MATLAB实现该算法。 基于遗传算法求解混合流水车间调度最优问题的MATLAB源码。该代码旨在通过优化方法提高生产效率和资源利用率，在复杂制造环境中寻找最佳解决方案。
     
  • 基于Matlab的遗传算法解决混合流水车间调度优化问题
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    本研究运用MATLAB平台开发了遗传算法模型，专门针对复杂的混合流水车间调度问题进行优化。通过模拟自然选择和基因进化原理，该算法旨在有效减少生产周期时间、降低成本并提升整体效率，为制造业提供了一个强大的解决方案。 Matlab源码：遗传算法求混合流水车间调度最优问题（JSPGA），附带matlab源码程序。该代码采用双重种群策略，并能绘制每次迭代的最优值和平均值的变化，最后还能生成最优解的车间调度甘特图。