基于Matlab改进的鲸鱼算法求解双目标柔性车间调度问题-优快云博客

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文章提出了一种基于Matlab改进的鲸鱼算法，用于解决双目标柔性车间调度问题。该算法模拟鲸鱼行为，通过螺旋式下降、随机游走和尾部追随更新种群，提高了搜索效率。在Matlab实现中，适应度函数考虑了作业切换、加工和机器运转时间。实验结果显示，该算法在解决此类问题时表现出较高的可行性和准确性，优于传统遗传和粒子群算法。

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基于Matlab改进的鲸鱼算法求解双目标柔性车间调度问题

随着制造业的发展，柔性制造系统的优化调度问题已成为研究热点之一。柔性车间调度问题是其中的重要研究内容之一，其研究对象多为不同加工机器和作业工序之间的相互关系，如何有效地调度生产任务，提高生产效率和经济效益，成为该领域的主要研究方向之一。本文提出一种基于Matlab改进的鲸鱼算法求解双目标柔性车间调度问题的方法。

研究背景

柔性制造系统(Flexible Manufacturing System，FMS)是利用计算机技术、机械自动化技术、传感器技术等先进技术，将多台通用设备、物料输送系统、自动化控制系统等相结合，形成一个以生产任务为中心的灵活生产系统。柔性车间调度问题是柔性制造系统优化调度的核心问题之一，其研究围绕着如何合理安排生产任务，降低制造成本，提高生产效率等目标展开。

鲸鱼算法原理

2.1 基本思路

鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm，WOA)是一种基于自然界中鲸鱼群聚行为模拟的搜索算法。在算法中，将搜索空间看做是鲸鱼的海域，在搜索的过程中，通过三种行为(螺旋式下降、随机游走和尾部追随)来更新种群。

2.2 具体实现

在鲸鱼算法中，首先通过初始化一群随机的个体作为初始种群，然后计算每一个个体的适应度函数值，若符合条件，则直接