【车间调度】狐猴算法LO求解柔性作业车间调度问题FJSP【含Matlab源码 MAR035期】

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🔊博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;

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⛄一、狐猴算法LO求解柔性作业车间调度问题FJSP

狐猴算法LO是一种基于自然智能的元启发式优化算法,用于解决优化问题,例如调度问题。柔性作业车间调度问题FJSP是一种具有实际意义的调度问题,旨在优化作业车间的生产效率。

狐猴算法LO求解柔性作业车间调度问题FJSP的原理和流程如下:

  1. 初始化狐猴群体:首先,随机生成一群狐猴个体,每个个体代表一个潜在的解决方案。

  2. 评估个体适应度:根据柔性作业车间调度问题FJSP的特定评价准则,评估每个个体的适应度,即其解决方案的优劣程度。

  3. 选择领袖狐猴:根据个体适应度,选择出当前群体中适应度最好的狐猴作为领袖,即具有最佳解决方案的个体。

  4. 迭代搜索:在每一步迭代中,狐猴群体将根据领袖狐猴的引领,通过一定的搜索策略(例如交叉、变异等)来更新个体的解决方案。

  5. 更新领袖狐猴:根据更新后的狐猴群体,重新评估适应度并选择新的领袖狐猴。

  6. 终止条件:当达到指定的终止条件(例如迭代次数达到一定值或适应度达到一定水平)时,算法停止,并输出领袖狐猴对应的最优解。

通过以上步骤,狐猴算法LO能够有效地搜索解空间,在柔性作业车间调度问题FJSP这类复杂调度问题中寻找到较优的解决方案。

⛄二、部分源代码和运行步骤

1 部分代码

2 通用运行步骤
(1)直接运行main.m即可一键出图

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2019b

2 参考文献
[1] 姜天华.混合灰狼优化算法求解柔性作业车间调度问题[J].控制与决策,2018.

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用

1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题(TSP)
4.1.1 单旅行商问题(TSP)
4.1.2 多旅行商问题(MTSP)
4.2 车辆路径问题(VRP)
4.2.1 车辆路径问题(VRP)
4.2.2 带容量的车辆路径问题(CVRP)
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题(DCTWVRP)
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题(DCVRP)
4.2.5 带距离的车辆路径问题(DVRP)
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题(ETWVRP)
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题(MCVRP)
4.2.4 带距离的多车辆路径问题(MDVRP)
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题(SDVRP)
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题(TWCVRP)
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题(TWVRP)
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰

7.5 无人机通信

7.6 无线传感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度预估
7.6.3 滤波跟踪
7.6.4 目标定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法优化定位
7.6.5 组合导航

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

<think>好的,用户现在在寻找关于狐猴优化算法(Lemur Optimizer, LO)的代码实现,比如源代码或者编程示例。我需要先理解他们的需求,然后根据提供的引用内容来提供帮助。 首先,用户提到的引用[2]中有一个MATLAB的代码片段,是calculateFitness函数。这个函数用于计算适应度,看起来是狐猴优化器的一部分。我需要确认这段代码是否属于LO算法,以及如何将其整合到完整的算法实现中。 接下来,用户可能需要完整的LO算法代码,而不仅仅是适应度函数。引用[2]提到有MATLAB代码实现,但用户可能没有找到完整的代码。我需要检查是否在提供的引用中有更多的代码示例,或者是否需要引导用户到相关资源获取完整代码。 另外,用户的问题提到了“狐猴优化算法 代码实现 OR source code OR programming example”,说明他们可能在使用搜索引擎的技巧来寻找资源,但在这里希望直接得到帮助。我需要确保提供的答案包具体的代码示例,并指导如何获取更多信息。 考虑到引用[2]中的代码片段,我可以先解释这个函数的作用,然后指出如何将其应用到LO算法中。同时,需要提醒用户可能需要参考完整的算法结构,比如初始化种群、更新位置等步骤,而适应度函数是其中的一部分。 用户可能对如何实现整个算法流程有疑问,所以分步骤解释会更好。例如,先初始化参数,然后进行迭代优化,每次迭代中计算适应度,更新狐猴的位置,直到满足终止条件。 另外,需要确保代码格式正确,使用MATLAB的语法,并解释关键部分,比如适应度计算、位置更新策略等。如果引用中没有完整的代码,可能需要建议用户查阅相关论文或官方资源,或者联系作者获取代码。 最后,用户可能还需要了解如何调整参数,比如种群大小、迭代次数,或者如何处理不同优化问题。因此,在相关问题中,可以提出参数调整、性能比较、实际应用等问题,帮助用户进一步学习。</think>关于狐猴优化算法(Lemur Optimizer, LO)的代码实现,根据提供的参考资料[^2],其核心适应度计算函数如下: ```matlab function fFitness = calculateFitness(fObjV) fFitness = zeros(size(fObjV)); ind = find(fObjV >= 0); fFitness(ind) = 1./(fObjV(ind) + 1); ind = find(fObjV < 0); fFitness(ind) = 1 + abs(fObjV(ind)); end ``` 该函数将目标函数值转换为适应度值,其中正值通过倒数映射,负值通过绝对值累加映射[^2]。完整算法实现通常包以下步骤: 1. **参数初始化** ```matlab N = 50; % 种群规模 max_iter = 100; dim = 10; % 问题维度 lb = -10; % 搜索下界 ub = 10; % 搜索上界 ``` 2. **位置更新逻辑** ```matlab for iter = 1:max_iter % 计算适应度 fitness = calculateFitness(objectiveFunction(population)); % 选择领导者个体 [~, leader_idx] = max(fitness); leader = population(leader_idx,:); % 更新种群位置(伪代码) for i = 1:N if rand < p_jump % 执行跳跃行为 new_pos = population(i,:) + rand* (leader - population(i,:)); else % 随机游走 new_pos = population(i,:) + randn(1,dim); end population(i,:) = boundConstraint(new_pos, lb, ub); end end ```
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