Advertisement

基于柔性作业车间调度的遗传算法及甘特图与优化收敛曲线展示-源码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目提供了一种基于遗传算法解决柔性作业车间调度问题的解决方案,并通过生成甘特图和优化收敛曲线来直观展示算法性能。代码开源共享,适用于学术研究和工程应用。 基于柔性作业车间调度的遗传算法,输出甘特图和优化收敛迭代曲线源码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 线-
    优质
    本项目提供了一种基于遗传算法解决柔性作业车间调度问题的解决方案,并通过生成甘特图和优化收敛曲线来直观展示算法性能。代码开源共享,适用于学术研究和工程应用。 基于柔性作业车间调度的遗传算法,输出甘特图和优化收敛迭代曲线源码。
  • 研究,含线分析
    优质
    本论文针对柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的遗传算法,并通过甘特图和优化收敛曲线详细展示了算法的有效性和优越性。 基于柔性作业车间调度的遗传算法可以生成甘特图和优化收敛迭代曲线。
  • .zip_officerf89_understandingapr___
    优质
    本资源包含利用遗传算法优化车间调度问题的Python代码及生成对应甘特图的方法,适用于生产管理和项目规划中的任务调度。 我修正了网上的错误程序,并使用遗传算法进行求解,还绘制了甘特图。
  • 优质
    本代码采用遗传算法解决柔性作业车间调度问题,旨在优化生产流程,减少加工时间,提高制造系统的效率与灵活性。 柔性作业车间调度遗传算法代码
  • Matlab生成代
    优质
    本代码利用MATLAB实现柔性作业车间调度系统的甘特图自动生成,适用于研究与教学,帮助用户直观分析和优化生产调度方案。 如何在MATLAB中绘制柔性作业车间调度的甘特图?这通常需要编写特定的代码来生成图表,展示不同任务的时间安排与资源分配情况。如果你正在寻找相关示例或教程,请记得搜索官方文档或者学术论文获取更多帮助信息。
  • MATLAB(包含
    优质
    本项目提供了一套基于遗传算法解决车间调度问题的MATLAB代码,并能自动生成直观的甘特图展示结果。 作业车间调度问题(Job Shop Scheduling, JSP)是最经典的几个NP-hard问题之一,在多个领域都有广泛应用,如航母调度、机场飞机调度、港口码头货船调度以及汽车加工流水线等。JSP的问题描述为:一个加工系统有M台机器和N个需要处理的作业,每个作业i包含Li个工序。设L是任务集中的总工序数,并且已知各工序的具体加工时间,同时要求所有作业必须按照规定的顺序进行加工。调度的目标是在满足约束条件的前提下优化性能指标。 遗传算法作为一种广泛应用、效果显著的启发式方法,在解决这类问题时表现出色。通过使用MATLAB程序来处理JSP问题可以提供一个具体的例子,并且能够生成进化图和甘特图,帮助更好地理解解决方案及其过程。该程序还附带了示例数据以及详细的说明文档以供参考。
  • Python单目标
    优质
    本研究提出了一种基于Python编程语言实现的新型遗传算法,专注于解决柔性作业车间中的单目标调度问题。该算法通过模拟自然选择和遗传机制有效地优化生产流程,提高效率并减少成本。 在处理柔性作业车间调度问题时,可以使用遗传算法来优化完工时间。这里提供了一个用Python编写的遗传算法代码示例,并通过一个随机生成的实例进行了验证。该代码仅供学习参考。
  • 问题求解
    优质
    本研究提出了一种基于遗传算法的方法来解决具有高度复杂性的柔性作业车间调度问题,旨在优化生产流程和提高效率。 我编写了一个使用遗传算法求解柔性作业车间调度问题的程序,并且可以直接运行。文件内包含了10个基础算例。只需在help.cpp文件中修改算例文件名称即可运行其他算例。
  • 混合FJSP研究
    优质
    本研究聚焦于灵活作业车间调度问题(FJSP),提出了一种创新性的混合遗传算法,以优化复杂生产环境下的任务调度与资源配置,显著提升制造系统的灵活性和效率。 调度问题是制造流程规划与管理中的核心问题之一。其中最具挑战性的问题是作业车间调度问题(Job-shop Scheduling Problem, JSP)。在JSP中,一组机器需要处理一系列工件,每个工件由若干具有顺序约束的工序组成,且每道工序只需使用一台特定的机器,并可连续完成而不会中断。决策的重点在于如何安排各机器上的工序以优化性能指标。典型的性能衡量标准是完工时间(makespan),即所有工作完成所需的总时间。JSP因其复杂性被公认为NP难题之一。
  • PSO粒子群Matlab仿真结果-
    优质
    本项目运用PSO(粒子群)优化算法进行车间生产调度,并在MATLAB环境中实现仿真。通过代码生成最优调度方案,同时利用甘特图直观呈现调度效果和分析结果。 基于PSO粒子群优化算法的车间调度MATLAB仿真程序最后输出调度结果以及甘特图源码。