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JSPLIB:作业车间调度问题的标准案例库

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简介:
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, }

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客服
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  • JSPLIB
    优质
    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, }
  • 测试
    优质
    《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。
  • FT06 FT08 FT10
    优质
    本案例库汇集了FT系列(包括FT06、FT08及FT10)设备在车间调度中的实际应用案例,提供详尽的标准操作和优化方案。 每一行代表一个工件的信息。例如,“6行就是6个工件”,如果第一行为“5 10 1 6 0 2”,则表示第一个工件的加工机器顺序是5、1和0,对应的加工时间分别是10、6和2。需要注意的是,在这里提到的机器编号是从0开始计算的。
  • MK系列
    优质
    《MK系列车间调度标准问题》一书聚焦于制造系统中的关键任务调度策略与优化方法,探讨如何通过有效的资源分配提升生产效率。 Brandimarte给出了10组柔性作业车间调度实例(mk01到mk10),已对文档进行相应处理,可配合博主的对应博客进行解码。
  • FJSP常用参考分析:柔性
    优质
    本文章深入探讨了柔性作业车间调度问题(FJSP),通过分析经典案例,总结其特点与挑战,并提出解决方案,为相关研究和应用提供参考。 柔性作业车间调度问题(FJSP)常用基准算例用于测试算法性能和比较不同方法的有效性。这些基准数据集涵盖了各种复杂度级别的实例,为研究者提供了标准化的评估工具以改进调度策略和技术。
  • 柔性合集(FJSP).zip
    优质
    该资料包含多个柔性作业车间调度问题(FJSP)的经典案例及解决方案,适用于学术研究与工程实践。下载后可直接应用于教学、科研或项目开发中。 柔性作业车间调度算例包括Brandimarte_DATA、DAUZERE_DATA以及Hurink_DDATA。
  • 文档及MATLAB代码
    优质
    本文档深入探讨了作业车间调度问题(JSP),提供详细的理论分析、常见算法介绍,并包含实用的MATLAB实现代码,助力读者理解和解决复杂调度挑战。 作业车间调度问题文档及配套的MATLAB代码已经准备齐全。文档内容完整,代码经过验证可以正常运行。
  • 柔性MK01~MK10分析
    优质
    本案例分析深入探讨了柔性作业车间环境中应用的MK01至MK10模型,通过具体实例解析这些模型在优化生产流程、提高资源利用率及降低制造成本方面的实际效果。 在IT行业中,特别是在运营研究与优化领域,“柔性作业车间调度”是一个重要的议题。这一话题关注如何有效地安排生产流程以提高效率、减少浪费并增强生产力。“柔性作业车间”(Flexible Job Shop Scheduling, FJSS)指的是拥有多个可处理不同任务的工作站的环境,并且这些工作站可以根据需求调整其生产的任务类型,从而适应多种产品和订单的需求。这种灵活性使得系统能够应对各种生产挑战,但同时也带来了复杂的调度问题。 “MK01~MK10算例”是一系列标准测试问题集,由研究者们提出并广泛使用来评估不同的调度算法效果。这些基准算例涵盖了不同类型的工件、机器以及约束条件,旨在模拟实际生产环境中可能遇到的各种复杂性。“MK”每个编号的算例代表了一个特定的调度问题实例,并且具有独特的特征和难度等级,有助于研究人员比较各种策略的效果。 “MK数据集”是由Michael Kovalyov和Kevin Key在他们的研究中创建的经典测试集合。这些算例包括了加工时间、工作流依赖性、机器冲突以及优先级规则等车间调度的特性。通过解决这些问题实例可以检验算法的表现力、稳定性和适应能力,进而推动优化技术的发展。 文件名称列表中的“MK算例”通常包含了一系列输入文件(如XML, CSV或TXT格式),详细列出了每个工件的工序、加工时间以及可用机器和其它约束条件等信息。为了求解这些实例,一般需要使用特定的优化工具或者算法,例如遗传算法、模拟退火法、粒子群优化或者是线性规划方法,并通过编程实现这些算法来读取数据并输出最优或近似最优的调度方案。 在解决FJSS问题时,设计有效的搜索策略以遍历解决方案空间并找到满足所有约束条件的最佳或接近最佳的调度是关键。此外,评估算法性能通常会使用一些指标如总完成时间(makespan)、平均完成时间和最早开工时间等来了解不同规模和复杂性下的表现。 “柔性作业车间调度MK01~MK10算例”为研究新的调度算法提供了宝贵的资源,并促进了对FJSS问题的深入理解。无论是学术界还是工业界,理解和解决这些算例对于提高生产效率和优化流程至关重要。
  • Carlier J等人提出97个混合流水测试
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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。
  • 基于PSO算法求解
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    本研究采用粒子群优化(PSO)算法解决复杂的作业车间调度问题,旨在通过模拟自然界的群体智能行为寻找最优或近似最优的生产计划方案。 采用粒子群优化算法求解典型的NP-Hard问题——作业车间调度问题,优化目标为平均流动时间,希望对大家研究该问题有所帮助!