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关于分布估计算法在二阶段置换流水车间调度中的应用研究.pdf

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简介：
本文探讨了分布估计算法在解决二阶段置换流水车间调度问题中的应用效果，通过实验分析验证其优化性能和适用性。 针对以完工时间最小化为目标的置换流水车间调度问题（PFSP），本段落提出了一种基于分布估计算法的二阶段算法。在第一阶段中，运用分布估计算法对PFSP进行优化，获得一个局部最优解；为了进一步提升解决方案的质量，在第二阶段引入了新的混合邻域搜索机制来探索第一阶段得到的局优解；最后通过测试Rec类和Tai类基准问题验证该方法的有效性。

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  • 关于分布估计算法在二阶段置换流水车间调度中的应用研究.pdf
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    本文探讨了分布估计算法在解决二阶段置换流水车间调度问题中的应用效果，通过实验分析验证其优化性能和适用性。 针对以完工时间最小化为目标的置换流水车间调度问题（PFSP），本段落提出了一种基于分布估计算法的二阶段算法。在第一阶段中，运用分布估计算法对PFSP进行优化，获得一个局部最优解；为了进一步提升解决方案的质量，在第二阶段引入了新的混合邻域搜索机制来探索第一阶段得到的局优解；最后通过测试Rec类和Tai类基准问题验证该方法的有效性。
     
  • 关于遗传规划算法在车间调度问题中的应用研究
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    本研究探讨了遗传规划算法应用于车间调度问题的有效性与优势，通过模拟生物进化过程优化生产流程，旨在提升制造业效率和降低成本。 在机器学习领域内，遗传规划（Genetic Programming, GP）是一种基于可变长度树形结构的仿生进化算法，能够将调度规则通过树形结构表示并进行遗传操作。这为计算机自动生成和优化启发式算法提供了可能——即超启发式算法（Hyper Heuristic）。
     
  • 关于运输能力受限的分段两阶段多车间调度问题的研究论文.pdf
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    本文探讨了在运输能力有限条件下的分段两阶段多车间调度问题，提出了优化模型及算法策略，以提高生产效率和资源利用率。 为了有效解决船舶分段生产过程中出现的返工、运输能力限制以及堆场面积约束等问题，本段落分析了两阶段多车间调度的特点，并构建了一个考虑有限运输能力的分段两阶段多车间调度模型。该模型综合考量了批次内的重调度、不同批次之间的分割与合并、可能发生的分段返工情况，同时也要满足缓冲区域和运输资源的要求。我们的目标是将所有分段的最大完工时间最小化。 为此，我们建立了一个数学模型来描述在加工车间、装配车间以及堆场中的具体调度安排，并采用基于路径选择的启发式算法进行求解。通过一系列数值实验及对比分析验证了所提模型和方法的有效性与合理性。
     
  • 关于遗传算法在车间动态调度中的应用研究-张富生
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    本文由作者张富生撰写，专注于探讨和分析遗传算法如何有效应用于解决车间生产过程中的动态调度问题，旨在提高制造业运营效率。 作业车间调度对制造业的生产效率有重要影响。研究并应用有效的调度方法与优化技术对于提升制造企业的生产力、降低成本等方面至关重要，因此越来越受到学者们的关注。本段落分析了作业车间调度的需求，并在静态遗传算法的基础上进行了深入探讨，结合滚动窗口技术进一步研究了基于遗传算法的动态调度策略应用于作业车间的可能性。
     
  • 基于Matlab的粒子群算法在车间调度中的应用研究
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    本研究利用MATLAB平台探讨了粒子群优化算法在解决车间生产调度问题中的应用效果与优势。通过实验分析，验证了该算法的有效性和实用性。 粒子群算法用于求解车间调度问题的MATLAB程序可以实现优化生产流程、提高效率的目标。这种方法通过模拟鸟群或鱼群的行为模式来寻找最优解，在工程实践中应用广泛。编写此类程序时，需要熟悉粒子群算法的基本原理以及如何在MATLAB环境中进行编程和调试。
     
  • 【车间调度】利用MATLAB中的PSO算法解决分布式置换流水车间调度问题(DPFSP)【附带Matlab源码 6157期】.mp4
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    本视频讲解了如何使用MATLAB中的粒子群优化（PSO）算法来解决分布式置换流水车间的调度难题，提供详细的算法解析和实用的代码资源。 海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，所有代码均可执行且经过验证有效，适合初学者使用。 1. 视频中展示了完整的代码内容： 主函数：main.m； 其他调用函数为单独的m文件；无需手动运行。 最终程序运行结果效果图可见于视频内。 2. 所需Matlab版本 本项目基于Matlab 2019b开发，如遇问题，请根据错误提示进行调整或寻求帮助。 3. 运行步骤： 第一步：确保所有代码文件放置在当前的MATLAB工作目录中； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行并等待程序执行完毕以获取结果； 4. 技术支持 如有其他需求，可直接联系博主进行咨询或寻求帮助。 包括但不限于： 博客或资源完整代码提供， 期刊或参考文献的复现服务， 定制Matlab程序开发， 科研项目合作等。
     
  • 关于车间调度的遗传算法研究-jobshopmatlab.rar
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    本资源为针对车间调度问题开发的一种基于遗传算法的解决方案，旨在优化Job Shop环境下的生产效率。通过MATLAB实现，提供了一个有效的工具用于测试和比较不同的调度策略。 车间调度遗传算法的研究涉及使用MATLAB进行一系列操作来优化生产过程中的任务分配与时间安排。 1. 参数初始化：设置群体数量为60个个体，并设定500次迭代周期，交叉概率设为0.8，变异概率定于0.6，同时代沟比例被指定为0.9。 2. 群体初始化：采用优先级编码方式生成初始种群。例如，在处理三个零件且每个零件包含三个工序的情况下，可能的初始序列包括1、3、4、5、6、7、8、9和2；或者2、1、3等排列组合形式。 3. 适应值计算：将个体解码为具体的操作顺序，并根据该操作顺序计算完成所有任务所需的总时间作为其适应度评价标准。 4. 自然选择过程：按照轮盘赌原则从原种群中挑选出60*0.9（即54个）具有较高适配性的新成员，以构成下一代群体的主体部分。 5. 交叉操作：在选定的新族群内随机选取两个尚未被选中的个体进行遗传信息交换。具体而言，在设定的概率阈值之上执行两点式基因重组策略；例如对于序列1、2、3、5、6、7、8和4,9，若选择的断点位于位置2与5之间，则可能产生新的组合如：0、2、3（被切除）、5（保留）等。 6. 突变操作：对经过交叉后的新生代群体中的每一个体施加突变处理。通过随机生成数值来决定是否执行基因位的交换，若概率大于预设值，则在个体内部选择两个位置并互换其内容以引入新的变异形式。 7. 种群更新策略：最终保留6个适应度较高的原有成员不变，并用经过上述操作后产生的新种群替换其余部分。
     
  • 关于车间调度的遗传算法研究-jobshopmatlab.rar
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    本资源提供了针对车间调度问题的遗传算法解决方案，并以MATLAB代码形式实现。主要应用于解决Job-Shop调度问题，通过优化算法提高生产效率与灵活性。 车间调度遗传算法的研究 1. 参数初始化：族群数量设定为60个个体；迭代次数设为500次；交叉概率设置为0.8；变异概率设为0.6；代沟比例定为0.9。 2. 群体初始化：采用基于调度优先级的编码方式。例如，对于包含三个零件且每个零件有三个工序的情况，可以进行如下形式的初始编码：“1、3、4、5、6、7、8、9、2”或“2、1、3、4、5、6、7、8、9”。 3. 计算适应度：将个体解码为具体的工序序列，并计算完成时间以评估其适应值。 4. 选择操作：从原族群中，按照轮盘法选取60*0.9（即代沟）=54个个体组成新族群。 5. 交叉过程：在选出的新族群内进行遗传算法中的交叉操作。具体而言，在随机挑选的两个未被选过的个体之间执行2点交叉。例如，“1、2、3、5、6、7、8、4、9”和“2、1、3、5、6、4、9、7、8”，若选择在位置2和位置5进行交叉，则生成的中间状态为：“0, 2, 3, 5, 6, 0, 0, 0”。之后，删除这些占位符并插入未被交换的部分以完成新个体。 6. 变异操作：针对通过交叉得到的新族群中的每个个体执行变异。具体来说，若随机生成的数大于设定的变异概率，则在该个体中选择两个不同的位置，并将这两个位置上的数据进行互换。 7. 代群更新：新的群体包含54个经过交叉和/或变异操作后的个体。同时保留来自原族群适应值较高的6个个体以确保种群多样性，其余30%的个体被新产生的后代所替代。
     
  • 关于量子鲸鱼优化算法在作业车间调度问题中的应用研究论文.pdf
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    本文探讨了量子鲸鱼优化算法在解决作业车间调度问题中的创新应用，通过实验验证其高效性和优越性。 为了克服基本鲸鱼优化算法（WOA）在解决作业车间调度问题时存在的收敛精度低及容易陷入局部最优的缺点，本段落提出了一种量子鲸鱼优化算法（QWOA），并对其进行了计算复杂度分析、全局收敛性证明以及仿真实验。通过对11个作业车间调度问题基准算例进行实验发现，与基本鲸鱼优化算法、布谷鸟搜索算法（CS）和灰狼优化算法（GWO）相比，量子鲸鱼优化算法在最小值、平均值及寻优成功率等方面表现出更佳的结果。研究表明，量子鲸鱼优化算法能够显著提高解决作业车间调度问题的收敛精度，并具备更强的全局搜索能力以及跳出局部最优的能力。
     
  • 关于改进遗传算法在有时间窗车辆调度问题中的应用研究论文.pdf
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    本文探讨了遗传算法在解决具有时间窗口约束的车辆路径规划问题上的优化与改进策略，旨在提高物流配送效率。 本段落基于对带有时间窗的车辆调度问题进行分析后，建立了一个相应的数学模型，并为不同时间段设计了惩罚函数。我们还开发了一种针对该类问题的遗传算法，采用了自然数编码的方式并改进了传统的交叉运算方法以保护优秀基因在操作过程中的完整性，从而增强了算法优化搜索的能力。最后通过具体案例进行了仿真计算，探讨了载重体积限制和时间窗口约束对车辆调度的影响，并验证了所提出算法的有效性。