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改进粒子群算法在多目标柔性作业车间调度中的应用(2010年)

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简介：
本文探讨了改进粒子群优化算法在解决多目标柔性作业车间调度问题中的应用，旨在提高算法效率和解的质量。研究于2010年完成。 针对具有高维搜索空间的多目标柔性作业车间调度问题，提出了一种基于偏好的多目标粒子群优化算法（PMOPSO）。该算法引入了决策者的偏好信息来指导搜索过程，在感兴趣的区域进行更集中的探索，从而缩小了搜索范围并提升了效率。此外，这种方法通过一次计算仅获取偏好区域内的一系列折中解，简化了后续的决策选择。 在提出的算法中采用了新的方法以方便地表达和利用偏好信息，具体包括目标间的重要关系、目标的具体数值或权重的大致取值区间等。这些设定不仅易于操作，并且可以根据实际情况灵活调整搜索策略来满足不同需求。

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  • 改进粒子群算法在多目标柔性作业车间调度中的应用(2010年)
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    本文探讨了改进粒子群优化算法在解决多目标柔性作业车间调度问题中的应用，旨在提高算法效率和解的质量。研究于2010年完成。 针对具有高维搜索空间的多目标柔性作业车间调度问题，提出了一种基于偏好的多目标粒子群优化算法（PMOPSO）。该算法引入了决策者的偏好信息来指导搜索过程，在感兴趣的区域进行更集中的探索，从而缩小了搜索范围并提升了效率。此外，这种方法通过一次计算仅获取偏好区域内的一系列折中解，简化了后续的决策选择。 在提出的算法中采用了新的方法以方便地表达和利用偏好信息，具体包括目标间的重要关系、目标的具体数值或权重的大致取值区间等。这些设定不仅易于操作，并且可以根据实际情况灵活调整搜索策略来满足不同需求。
     
  • 改进蚁群算法在柔性作业车间调度问题中的应用研究
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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。
     
  • 基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标柔性作业车间调度问题研究_NSGA调度_NSGA_NSGA-Ⅱ_柔性车间_柔性车间调度.zip
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    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。
     
  • 基于MATLAB的粒子群算法在柔性车间调度中的应用(PSO-fjsp)
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    本研究运用MATLAB平台，探讨了粒子群优化算法（PSO）在解决柔性作业车间调度问题（FJSP）中的应用效果，旨在提升生产效率与灵活性。 1. 程序功能说明： 本程序使用MATLAB实现粒子群算法优化柔性车间调度（PSO-fjsp），算例随机设定为6个工件，工序数量从1到4不等，并绘制迭代过程中的算法曲线和甘特图。 2. 代码说明：注释清晰详尽，参数与变量定义明确，便于修改调整；适合初学者使用。采用模块化编程方式，方便替换目标函数。程序运行环境为Windows7及以上操作系统及MATLAB2014a及以上版本。 3. 应用范围： 计算机、电子信息工程、数学、物理、机械工程和土木工程等专业的大学生与研究生可用于毕业设计或课程作业；海外留学生同样适用此类项目需求。 4. 使用方法：启动MATLAB软件，将提供的压缩文件解压至桌面或其他指定位置的文件夹内。随后通过MATLAB界面打开主程序（通常命名为main.m），点击运行按钮（绿色三角形图标）或者直接按F5键执行代码；当弹出对话框时，请选择第一个选项以开始程序执行。 5. 作者简介：拥有超过15年经验的专业算法工程师，专注于Matlab与Python环境下的遗传算法、粒子群优化法、蚁群系统及鲸鱼启发式搜索等智能计算技术的研究开发工作。
     
  • 采用改良粒子群算法解决柔性作业车间的批量调度问题
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    本文提出了一种基于改良粒子群优化算法的方法，有效解决了柔性作业车间环境中复杂的批量调度问题，提高了生产效率和资源利用率。 本段落提出了一种新的粒子编码方式及位置更新策略，该方法基于工序排序与机器分配，并允许粒子群算法直接在离散域内进行操作。通过多次对工件的工艺流程实施设备分配以扩大搜索范围，并结合改进版模拟退火算法来增强邻域探索能力，从而达到全局和局部优化之间的有效平衡。最终，通过数值示例及某电声企业纸盆生产车间的实际批量调度案例验证了该方法的有效性和可行性。
     
  • 基于粒子群算法的柔性作业车间调度问题求解.zip
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    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。
     
  • 基于改进粒子群优化与差分进化算法的柔性作业车间调度问题研究
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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。
     
  • 基于NSGA算法改进的多目标柔性车间作业调度问题研究_鞠录岩1
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    本文提出了一种基于NSGA算法改进的方法，旨在解决复杂的多目标柔性车间作业调度问题，作者通过优化算法提高了资源利用率和生产效率。 制造业产值约占全球生产总值的18%，在世界经济中扮演着至关重要的角色。提高制造效率对于提升企业的利润率、市场占有率以及缩短新产品研发周期具有重要意义，从而增强企业的竞争力。
     
  • FJSP-NSGA2.zip_FJSP调度_NSGA2算法应用_柔性作业车间调度
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    本项目为柔性作业车间调度问题（FJSP）提供解决方案，采用多目标遗传算法NSGA2优化任务分配与调度，旨在提高生产效率和资源利用率。 柔性作业车间调度问题（Flexible Job-Shop Scheduling Problem, FJSP）是制造业中的一个经典优化难题，涉及如何高效地安排一系列任务在多个具有不同加工能力的机器上进行，以实现最小化完成时间、最大化生产效率或成本最低等目标。在此案例中，我们关注的是使用非支配排序遗传算法第二代（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II）来解决FJSP。 NSGA-II是一种多目标优化方法，特别适用于处理具有多个相互冲突的目标函数的问题，在FJSP中这些目标可能包括最小化总的完成时间、平均完成时间和机器的闲置时间等。通过引入帕累托最优的概念和拥挤距离指标，NSGA-II能够有效地搜索多目标空间，并生成非支配解集，从而提供一系列可行的调度方案供决策者选择。 一个名为FJSP-NSGA2.zip文件中可能包含完整的NSGA-II实现代码、数据集以及实验结果。实际应用中的算法通常包括以下步骤： 1. 初始化种群：随机产生一组初始解决方案，每个解决方案代表一种作业调度策略。 2. 遗传操作：涉及选择（如快速非支配排序）、交叉和变异等过程；其中的交叉设计需考虑FJSP的特点，例如任务可以以子任务的形式进行交换；而变异可能包括重新分配或调整加工顺序的操作。 3. 迭代优化：重复遗传步骤直到达到预定迭代次数或满足停止条件为止。 4. 结果分析：展示帕累托前沿及其性能指标供决策者参考。 柔性作业车间的一个显著特点是每个任务可以在一组机器中的任意一台完成，这增加了问题的复杂性。实际应用中需考虑的因素包括但不限于机器的能力约束、任务间的依赖关系及优先级等动态变化因素；而NSGA-II能够灵活地适应这些复杂的条件，并生成实用的调度策略。 FJSP-NSGA2项目可能包含以下文件： - 代码：实现算法和模型的源码，使用Python或其他编程语言编写。 - 数据集：描述工作、机器及约束情况的数据输入，用于评估算法性能。 - 结果报告：包括帕累托前沿详情、具体解的信息以及性能评价等文档。 通过深入研究这些文件内容，我们可以学习如何利用NSGA-II解决实际的FJSP问题，并为制造环境提供高效的调度策略。此外，这个案例也为其他多目标优化难题提供了参考和借鉴。
     
  • 粒子群算法在车间调度问题中的应用-PSO-algorithm.rar
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    本资源为《粒子群算法在车间调度问题中的应用》研究资料，包含源代码文件PSO-algorithm.rar。适用于优化生产流程、减少制造成本的研究与实践。 关于车间调度问题的粒子群算法能够很好地实现优化。文件列表如下：best.asv, 2379 字节, 最后修改时间 2011-12-08；best.m, 2375 字节, 最后修改时间 2011-08-04；gant6c6.m, 1482 字节, 最后修改时间 2011-08-04；jp_makespan.m, 2115 字节, 最后修改时间 2011-08-04；jp_makespan1.m, 2069 字节, 最后修改时间 2011-12-04；main.asv, 1796 字节, 最后修改时间 2011-12-08；main.m, 1752 字节, 最后修改时间 2011-08-04。