Advertisement

元启发式算法：贾亚数值优化在作业车间与有限等待作业车间的应用

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

简介：
本研究聚焦于运用贾亚（Jaya）算法这一新兴元启发式方法解决复杂的作业车间调度问题及其有限服务等待变体，旨在提升生产效率和资源利用率。 算法包括Jaya、PSO（粒子群优化）、DE（差分进化）、GA（遗传算法）和SA（模拟退火）。这些问题涉及数值优化、旅行商问题(TSP)、作业车间调度、柔性作业车间调度以及流水线车间与混合流水线车间。特别需要注意的是，关于有限等待时间约束的车间调度问题的研究尚未完成，由于存在严格的等待时间限制，这使得该领域成为了一个巨大的挑战。日期：2021年3月23日。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 元启发式算法：贾亚数值优化在作业车间与有限等待作业车间的应用
    优质
    本研究聚焦于运用贾亚（Jaya）算法这一新兴元启发式方法解决复杂的作业车间调度问题及其有限服务等待变体，旨在提升生产效率和资源利用率。 算法包括Jaya、PSO（粒子群优化）、DE（差分进化）、GA（遗传算法）和SA（模拟退火）。这些问题涉及数值优化、旅行商问题(TSP)、作业车间调度、柔性作业车间调度以及流水线车间与混合流水线车间。特别需要注意的是，关于有限等待时间约束的车间调度问题的研究尚未完成，由于存在严格的等待时间限制，这使得该领域成为了一个巨大的挑战。日期：2021年3月23日。
     
  • 关于启发式车间作业调度算法的研究及应用（2005年）
    优质
    本论文深入探讨了启发式算法在车间作业调度中的应用与优化策略，旨在提高生产效率和资源利用率，为制造系统提供有效的调度解决方案。研究于2005年完成。 针对离散型制造车间的特点，我们提出了一种启发式调度算法，在确保交货期的前提下，使得总的生产周期最短，并且设备的平均利用率最大化。在该算法的数学模型中，“时间”被详细描述，并探讨了工序间物料转移采用“平行顺序逆向移动”的方式。此外，引入工时变动容忍系数和批量拆分次数等参数，使算法更符合实际需求。在实施应用过程中，我们对算法进行了扩充和验证。
     
  • 采用启发式规则与蚁群算法的车间作业调度策略
    优质
    本文提出了一种结合启发式规则和蚁群算法的新型车间作业调度策略，旨在提高生产效率和资源利用率。通过模拟蚂蚁觅食行为中的路径选择机制，并融入特定领域知识以优化决策过程，该方法能够有效解决复杂制造环境下的调度问题，为实现智能工厂提供了新的思路和技术支持。 车间作业调度问题是一个典型的NP-hard难题，并且是当前研究中的一个重要课题，在学术界和工业界都受到了广泛的关注。本段落提出了一种基于启发式规则与蚁群算法相结合的车间作业调度方法。
     
  • 【车间调度】运用灰狼优化算法解决柔性作业车间问题的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于灰狼优化算法解决柔性作业车间调度问题的MATLAB实现代码。通过该工具包，用户能够深入理解并应用灰狼优化算法来优化生产流程和提高工作效率。 基于灰狼优化算法求解柔性作业车间问题的MATLAB代码。
     
  • 基于NSGA2的作业车间多目标优化调度算法.zip
    优质
    本项目提出了一种基于NSGA2（快速非支配排序遗传算法）的方法，专注于解决作业车间环境下的复杂多目标优化调度问题。通过综合考虑生产效率、成本和时间等关键因素，该算法能够有效地生成一组最优解集，为制造业的实际应用提供了强有力的理论支持与实践指导。 Matlab编程用于计算作业车间中的最大完工时间、总延期、设备总负载以及能耗总量等多个目标的优化问题。基于NSGA2算法进行作业车间多目标优化调度的计算。
     
  • 流水线车间作业调度算法
    优质
    简介：本研究聚焦于优化流水线车间的作业调度问题，旨在通过设计高效的算法来提升生产线的整体效率和灵活性，减少生产周期时间，提高资源利用率。 文件夹包含一些流水车间作业调度算法的代码，包括启发式算法如CDS、Johnson、NEH、Palmer、RA以及遗传算法等智能算法。此外，还包含了绘制甘特图和生成测试数据的相关代码。
     
  • 遗传算法与NSGA-II在作业车间调度中的应用（Python实现）...
    优质
    本研究探讨了遗传算法及其改进版NSGA-II在解决作业车间调度问题中的应用，并提供了Python语言的具体实现方法。 本案例涉及一个10x10的车间调度问题，共有10个工件与10台机器参与其中。每个工件在每台机器上的加工顺序各不相同，程序的目标是将总的完工时间最小化。数据以工件的加工作业顺序呈现，每一个工件都需要经历十个不同的作业步骤。 为了解决这个问题，我们采用了遗传算法（GA）和改进后的非支配排序遗传算法NSGA-II两种方法，并且这些解决方案都是使用Python编程语言实现的。这个资源主要用于以下几个方面： 1. 学习如何用代码来实现遗传算法（GA）与改进的非支配排序遗传算法NSGA-II； 2. 解决多对多车间调度问题的有效性展示； 3. 为关注运筹优化领域研究的学生提供学习材料。 适合使用该资源的人群包括但不限于工业工程专业的学生（例如解决job shop问题）、物流工程专业的学生（如处理车辆路径规划VRP问题），以及其他相关专业，比如供应链管理和管理科学领域的部分同学。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 作业车间调度的数据集.rar
    优质
    该数据集为研究作业车间调度问题而设计，包含多种规模和复杂度的工作任务及机器配置信息，适用于算法测试与优化。 文章涵盖了Brandimarte_Data、Dauzere_Data以及Hurink_Data三个数据集的相关内容。
     
  • 车间作业调度问题的描述与算法解析
    优质
    本文章探讨了车间作业调度的问题，并对现有算法进行了深入分析和解释。通过优化调度策略以提高生产效率和资源利用率。 车间作业调度问题描述及其算法解析 柴博、韩刚指出，车间作业调度（Job-Shop Scheduling），简称JSS，是制造系统研究的一个热点领域，在计算机集成制造系统(CIMS)的研究中占据重要地位，并且是一个典型的NP难问题。该领域的研究具有重要意义。