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基于人工蜂群算法的分布式柔性作业车间调度问题求解方法改进

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简介:
本研究提出了一种基于人工蜂群算法的改进方法,专门针对分布式柔性作业车间调度问题,有效提升了资源分配和任务调度效率。 为应对分布式柔性作业车间调度问题的特性,本段落提出了一种改进的人工蜂群算法。首先构建了以最小化最大完工时间为优化目标的模型;接着对基本人工蜂群算法进行了改良,使其更适合解决此类特定的问题。具体而言,设计了一个包含三维向量的编码方案,并根据问题特点制定了多种策略用于初始群体生成,在雇佣蜂进行搜索改进时引入了一系列有效的进化操作算子,同时在跟随蜂的操作中加入基于关键路径的局部搜索技术以增强算法的局部探索能力;最后通过使用扩展柔性作业车间通用测试集中的数据来评估新算法的效果,并采用正交试验法优化了该算法的各项参数。实验结果表明改进后的人工蜂群算法能够有效地解决分布式柔性作业车间调度问题。

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客服
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    本研究提出了一种基于人工蜂群算法的改进方法,专门针对分布式柔性作业车间调度问题,有效提升了资源分配和任务调度效率。 为应对分布式柔性作业车间调度问题的特性,本段落提出了一种改进的人工蜂群算法。首先构建了以最小化最大完工时间为优化目标的模型;接着对基本人工蜂群算法进行了改良,使其更适合解决此类特定的问题。具体而言,设计了一个包含三维向量的编码方案,并根据问题特点制定了多种策略用于初始群体生成,在雇佣蜂进行搜索改进时引入了一系列有效的进化操作算子,同时在跟随蜂的操作中加入基于关键路径的局部搜索技术以增强算法的局部探索能力;最后通过使用扩展柔性作业车间通用测试集中的数据来评估新算法的效果,并采用正交试验法优化了该算法的各项参数。实验结果表明改进后的人工蜂群算法能够有效地解决分布式柔性作业车间调度问题。
  • 粒子.zip
    优质
    本研究探讨了采用粒子群优化算法解决具有工艺路线选择及机器可选特点的柔性作业车间调度问题,旨在提高生产效率和资源利用率。 这个资源提供的是用Python实现的粒子群算法来解决柔性作业车间调度问题。
  • 离散Jaya
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    本研究提出了一种基于离散Jaya算法的方法来解决柔性作业车间调度问题,旨在优化制造系统的效率和灵活性。通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。 离散Jaya算法可以用于解决柔性作业车间调度问题。
  • 遗传
    优质
    本研究提出了一种基于遗传算法优化的策略,专门针对复杂多变的柔性作业车间调度难题,旨在通过创新性改进提高生产效率与资源利用率。 改进遗传算法用于解决柔性作业车间调度问题。田旻、刘人境的研究表明,柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的深入和发展,为生产过程中受限资源条件下的作业车间调度提供了更为实际可行的方法。
  • 遗传
    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。
  • Java案(含测试数据)
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    本作品提供了一种基于蜂群算法解决柔性作业车间调度问题的Java程序,并包含详细的测试数据以验证其有效性。 人工蜂群算法可以用于解决柔性作业车间调度问题,并且有相关的Java实现方法。参考论文《改进人工蜂群算法求解柔性作业车间调度问题》由陈少、吉卫喜、仇永涛等人发表在《组合机床与自动化加工技术》期刊2018年第5期,页码为166-169。
  • NSGA-Ⅱ多目标研究_NSGA_NSGA_NSGA-Ⅱ__.zip
    优质
    本文探讨了针对复杂制造环境中的多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于改进NSGA-Ⅱ算法的优化方法。通过引入新的选择策略和交叉变异算子,提升了算法在解空间搜索能力和收敛性方面的表现,为实现生产效率与资源利用率的最大化提供了有效途径。 混合NSGA-Ⅱ算法用于求解多目标柔性作业车间调度问题的研究资料包括了关于NSGA调度、NSGA以及NSGA-Ⅱ的相关内容,并且提供了与柔性车间及柔性车间调度相关的研究材料,文件格式为.zip。
  • 应用研究
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    本研究针对柔性作业车间调度问题,提出并分析了改进的蚁群算法,旨在提升生产调度效率与灵活性。通过优化算法参数和策略,有效解决了复杂调度环境下的任务分配难题。 基于改进蚁群算法的柔性作业车间调度问题求解方法的研究。
  • 粒子优化与差研究
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    本研究结合改进粒子群优化与差分进化算法,提出了一种新颖的方法来解决复杂的柔性作业车间调度问题,旨在提高生产效率和资源利用率。 本段落探讨了使用改进的粒子群优化算法与改进的差分进化算法来解决柔性作业车间调度问题(FJSP)。问题规模用(工件数 J * 工序数 P * 机器数 M)表示,例如,J20P10M10代表有20个工件,每个工件包含10道工序,并且总共有10台可供选择的加工设备。在data文件夹中提供了用于程序的数据集:data_first对应的问题规模是J10P5M6;data_second为J20P10M10;而data_third则涉及的是J20P20M15。 关于数据解释,横向表示工序,纵向代表机器。每个数值反映了特定机器处理相应工序所需的时间长度,并且这些值是按照一定的顺序排列的。以data_first.txt为例,文件中的前五行展示了首个工件五个工序在六台不同设备上的加工时间;接下来的五行则对应第二个工件的情况,依此类推。 编码方面,本项目采用了与相关文献“基于改进遗传算法的柔性作业车间调度问题研究”中描述略有不同的方法。具体来说,在本段落项目的编码体系里,第一部分负责表示工序信息,第二部分则是机器的选择安排。在DE文件夹内包含三个不同初始化策略的应用示例:其中DE_first.py采取了完全随机的方式进行初始设置。
  • 混合灰狼优化
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    本研究提出了一种创新性的混合灰狼优化算法来解决复杂的柔性作业车间调度问题,旨在提高生产效率和资源利用率。通过模拟灰狼社会行为中的狩猎策略,结合其他优化技术,该算法能够有效探索解空间,避免陷入局部最优解,并成功应用于多个实际案例中,展示了其优越的求解性能和广泛的适用性。 本段落提出了一种混合灰狼优化算法(HGWO),用于解决柔性作业车间调度问题(FJSP)并以最小化最大完工时间为目标。首先,通过采用两段式编码方式建立了GWO连续空间与FJSP离散空间之间的映射关系;其次,设计了初始种群生成方法来保证算法开始阶段解的质量;然后,在算法中嵌入了一种变邻域搜索策略以增强其局部搜索能力,并引入遗传算子以提升全局探索效率。最后,通过实验数据验证了HGWO在解决FJSP问题中的有效性。