Advertisement

优化调度方案，采用改进蛙跳算法解决流水车间排程问题，提供matlab代码下载。

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

简介：
通过采用一种优化策略，该代码利用改进的蛙跳算法来解决流水车间调度这一复杂问题。该matlab程序旨在提升调度效率，从而实现更佳的生产流程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 【优化调度】利用改良蛙跳算法解决流水车间调度问题的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于改良蛙跳算法解决流水车间调度问题的Matlab实现代码。通过优化调度策略，有效提高了生产效率和资源利用率，适用于相关领域的研究与应用开发。 基于改进蛙跳算法求解流水车间调度问题的MATLAB代码优化研究
     
  • 【车间调度】利用MATLAB优化蛙跳算法解决调度难题【附带Matlab代码 073期】.zip
    优质
    本资源提供了一种基于MATLAB平台的蛙跳算法优化方案，专门针对车间生产调度问题进行高效求解。文档内含具体算法实现的源代码，帮助用户快速理解和应用该技术解决实际调度难题，适合研究与工程实践参考使用。 基于matlab改进蛙跳算法求解车间调度问题（含Matlab源码 073期）.zip
     
  • 【车间调度】利用遗传算法解决混合流水车间调度优化问题的Matlab代码.md
    优质
    本文档提供了一种基于遗传算法的解决方案，用于优化混合流水车间的调度问题，并详细介绍了如何使用MATLAB实现该算法。 基于遗传算法求解混合流水车间调度最优问题的MATLAB源码。该代码旨在通过优化方法提高生产效率和资源利用率，在复杂制造环境中寻找最佳解决方案。
     
  • 【车间调度优化】利用遗传算法解决车间调度问题的Matlab代码2.zip
    优质
    本资源提供了一种基于遗传算法的车间调度优化方案，并附有实现该算法的Matlab代码。通过此代码，用户能够有效提升生产效率和资源利用率。 基于遗传算法求解车间调度问题的MATLAB源码集合在文件优化调度-车间调度 基于遗传算法求解车间调度问题matlab源码2.zip中。
     
  • 【改进调度】运用鸟群算法解决车间调度问题的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于鸟群算法优化车间调度问题的解决方案，并附带详细的MATLAB实现代码，适用于工业工程和生产管理研究。 基于鸟群算法求解车间调度问题的Matlab源码.zip
     
  • 基于Matlab的遗传算法解决混合流水车间调度优化问题
    优质
    本研究运用MATLAB平台开发了遗传算法模型，专门针对复杂的混合流水车间调度问题进行优化。通过模拟自然选择和基因进化原理，该算法旨在有效减少生产周期时间、降低成本并提升整体效率，为制造业提供了一个强大的解决方案。 Matlab源码：遗传算法求混合流水车间调度最优问题（JSPGA），附带matlab源码程序。该代码采用双重种群策略，并能绘制每次迭代的最优值和平均值的变化，最后还能生成最优解的车间调度甘特图。
     
  • 基于改良果蝇优化算法解决批量流混合流水车间调度问题
    优质
    本文提出了一种改进的果蝇优化算法，专门用于求解复杂的批量流混合流水车间调度问题，旨在提高生产效率和资源利用率。 果蝇优化算法的基本原理是通过初始化种群的中心位置，并利用敏锐的嗅觉进行搜索，在这个过程中根据中心位置随机产生多个邻域解。接着计算各可行解的味道浓度，也就是适应度值，然后依据视觉选择较好的解来更新替换中心位置。这一过程会不断迭代寻优，以接近最优解决方案。 然而，在整个迭代寻优的过程中，所有个体都会聚集到本次迭代的最优个体附近，并且只会向当前最优果蝇学习，这使得算法容易陷入局部最优的情况中。为了克服早熟的问题，必须提供一种机制来跳出局部最优解，在其他解空间继续搜索。
     
  • 基于果蝇优化算法解决混合流水车间调度问题的C++代码
    优质
    本项目采用C++编程语言实现了一种创新性的解决方案，利用果蝇优化算法高效地处理复杂的混合流水车间调度问题。通过模拟果蝇觅食行为中的搜索机制，该算法能够有效探索解空间，寻找最优或近优的生产调度方案，从而提升制造业的生产效率和灵活性。 利用果蝇优化算法求解混合流水车间调度问题，包括零等待问题和批量流调度问题。这类问题是关于n个工件在m个阶段上进行加工的场景，每个阶段至少有一台并行机参与作业。
     
  • 利用强化学习算法解决置换流水车间调度问题
    优质
    本研究运用强化学习算法，旨在优化复杂制造环境下的置换流水车间调度问题，以提高生产效率和资源利用率。通过智能决策支持系统，寻求最优或近似最优解，为制造业提供创新解决方案。 随着大规模调度问题的日益增长，开发新型算法变得越来越重要。针对置换流水车间调度问题，本段落提出了一种基于强化学习Q-Learning的调度算法。通过引入状态变量和行为变量，将组合优化排序问题转化为序贯决策问题，以解决置换流水车间调度难题。我们使用OR-Library提供的标准算例对所提算法进行了测试，并与现有的一些算法做了对比，结果表明该算法的有效性。