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JOB-SHOP问题案例分析

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简介：
本文章对经典的作业车间调度问题(JOB-SHOP)进行深入案例分析，探讨了不同算法在解决该问题时的应用与效果。 job shop scheduling problem 算例包括 FT06、FT10、FT20 问题以及 LA01-06 问题。

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  • JOB-SHOP问题案例分析
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    本文章对经典的作业车间调度问题(JOB-SHOP)进行深入案例分析，探讨了不同算法在解决该问题时的应用与效果。 job shop scheduling problem 算例包括 FT06、FT10、FT20 问题以及 LA01-06 问题。
     
  • 《Job Shop Scheduling Optimization Using AGV and MH》
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    本文探讨了运用自动导引车（AGV）和物料搬运系统（MH）优化工作车间调度问题的方法，并提出了有效的解决方案。 随着工业4.0和智能制造的兴起，物料搬运车间作业调度问题越来越受到业界与学术界的重视。高效的生产计划对于智能制造系统至关重要。在现代典型车间中，各种类型的作业通过机器或工作中心按照特定加工路线进行，并利用自动导引车(AGV)处理这些任务。 本段落研究了带有AGV的车间优化，探讨不同加工时间下的作业计划方案。目标是通过对作业处理操作和AGV路径调度的调整，最小化整个车间生产完成的时间或者与之相关的其他标准。将该问题转化为车辆调度（分配）问题，并基于网络分配问题提出了几种确定性的优化策略来解决AGV调度。 提出的AGV调度策略考虑了未来的运输需求，对运输资源进行了更加合理的配置，从而提高了物料处理的效率，相较于仅根据当前请求的传统AGV分配规则更具优势。通过文献中提到的实际车间案例研究验证该策略的有效性，并与传统AGV分配方法进行比较。实验结果表明，在减少作业等待时间等指标上，采用新策略后的AGV调度表现更优。
     
  • LINGO解决多目标问题案例分析
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    本案例深入探讨了使用LINGO软件解决复杂多目标优化问题的方法与技巧，通过具体实例展示了如何建模和求解实际应用中的多目标决策问题。 本段落将介绍如何使用LINGO软件处理多目标问题，并通过实例进行展示。首先会概述LINGO软件的特点，然后给出具体的例子来说明其应用。
     
  • 基于蚁群、粒子群、遗传和 taboo搜索算法的 Job shop 问题Matlab解决方案及测试文件
    优质
    本项目提供了一套用于解决Job Shop调度问题的MATLAB工具包，集成了蚁群优化、粒子群优化、遗传算法及禁忌搜索方法。包含详尽的测试文件以评估不同策略的效果。 蚁群算法、粒子群优化算法、遗传算法（GA）以及模拟退火（TS）算法解决Job shop调度问题的Matlab源码及测试文件。
     
  • MATLAB TSP问题的经典案例分析总结
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    本文章详细探讨了利用MATLAB解决经典的旅行商（TSP）问题的方法与技巧，并对相关经典案例进行了深入分析和总结。 TSP问题是一种常见的优化问题，可以通过多种方法求解。这里总结并展示三种经典的求解方法供研究参考。 粒子群算法： ```matlab function PSOforTSP % 初始化参数 Alpha = 0.25; % 个体经验保留概率 Beta = 0.25; % 全局经验保留概率 NC_max = 200; % 最大迭代次数 m = 80; % 微粒数（粒子数量） CityNum = 10; % 城市个数 % 初始化城市距离列表和城市列表 [dislist, Clist] = tsp(CityNum); NC = 1;% 迭代计数器初始化 R_best=zeros(NC_max,CityNum); % 各代最佳路线记录数组 L_best=inf.*ones(NC_max,1);% 各代最佳路径长度记录数组 ```
     
  • ESD问题整改案例剖析.pdf
    优质
    本手册深入分析了若干典型ESD（静电放电）问题的整改措施与经验教训，旨在帮助企业提升产品质量和生产效率。 本段落档通过案例形式阐述了ESD设计过程中常见的问题，并提供了相应的解决方案，旨在为EMC工程师在设计或整改阶段提供参考，帮助他们避免走弯路。
     
  • 电源传导与辐射问题的整改案例分析
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    本文章通过具体案例深入探讨了电子产品中常见的电源传导和辐射问题，并提供了有效的整改措施和技术建议。 谈到EMC整改问题，许多工程师都有深刻的印象：有的工程师认为不是自己设计的电路或布设的PCB板，别人就不会有更好的方法来解决电源过EMC的问题；还有一些工程师对电源IC的功能非常熟悉，他们能分析出很多情况，并认为是这些IC功能影响了产品的EMC指标。
     
  • 篮球比赛问题的数学建模案例分析.zip
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    本资料探讨了利用数学模型解决篮球比赛中常见的策略性问题。通过具体案例分析，深入剖析了如何运用概率论、统计学和优化理论等方法来提升球队的比赛表现与战术布局。适合对体育数据分析及应用数学感兴趣的读者学习参考。 数学建模模型案例解析：篮球比赛问题模型
     
  • FJSP遗传算法的Python实现: flexible-job-shop应用场景
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    本项目采用Python语言实现了针对柔性作业 shop问题（FJSP）的遗传算法解决方案，旨在优化生产调度与资源配置。 FJSP的遗传算法Python实现基于李新宇和高良[1]的论文。代码结构按照本段落第4节的内容设计。 - 拟议房委会的工作流程（4.1）：在main.py中实现。 - 编码和解码（4.2）：分别在encoding.py和decoding.py文件中完成。 - 遗传算子（4.3） - 通过禁忌搜索进行本地搜索的遗传学方法（4.4）：本节内容未被包括在此代码实现中。 - 终止标准（4.5） 使用说明： 要运行针对Brandimarte数据集中的Mk02问题的算法，请执行以下命令： $ python3 main.py test_data/Brandimarte_Data/Text/Mk02.fjs 测试数据可以在指定目录下找到。 参考文献: [1] 李新宇和高良。一种有效的混合遗传算法和禁忌搜索，解决柔性作业车间调度问题。国际生产经济杂志，174：93 – 110，2016
     
  • 利用模拟退火算法应对作业车间调度难题(Job Shop Scheduling, JSP)
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    本研究运用模拟退火算法解决复杂的作业车间调度问题(JSP)，旨在优化生产流程中的任务分配与时间安排，提高整体效率。 本段落档包含源代码以及详细的测试结果展示。