基于非支配吸血水蛭优化算法 (NSBSLO)求解多目标柔性作业车间调度问题(FJSP）研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在 “智能制造” 与 “工业 4.0” 的战略驱动下，制造业正从规模化生产向小批量、多品种的柔性生产模式转型。柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）作为生产运作管理的核心环节，通过允许工序在多台机器上灵活分配，有效提升了生产系统的适应性与抗干扰能力，已成为航空航天、汽车零部件等高端制造领域的关键优化问题。

然而，FJSP 本质上是典型的 NP 难组合优化问题，其优化目标呈现显著的冲突性 —— 例如缩短生产周期可能导致机器负载失衡，降低能耗则可能延长加工时间。传统单目标调度方法仅能优化单一指标，无法满足现代生产对 “效率 - 成本 - 资源” 协同优化的需求。多目标优化算法通过生成 Pareto 最优解集，为决策者提供不同目标权衡下的调度方案，成为解决 FJSP 的主流技术路径。

当前，已有学者将 NSGA-II、MOPSO 等算法应用于 FJSP，但这些算法普遍存在解的分布性不足、收敛速度慢等问题。吸血水蛭优化算法（BSLO）作为 2022 年提出的新型智能优化算法，模拟吸血水蛭的觅食与运动行为，具有搜索精度高、鲁棒性强的优势，但尚未应用于多目标 FJSP 领域。基于此，本文引入非支配排序机制改进 BSLO 算法（NSBSLO），针对多目标 FJSP 构建优化模型，旨在为柔性生产调度提供高效的求解方法，对提升制造系统生产效率、降低运营成本具有重要的理论价值与工程意义。

二、多目标柔性作业车间调度问题描述

五、研究结论与展望

（一）研究结论

1. 构建的多目标 FJSP 优化模型全面涵盖生产效率、资源均衡、能耗控制三大目标，通过混合整数规划准确描述了工序先后、机器冲突等约束，符合柔性车间的实际需求。

1. 提出的 NSBSLO 算法通过引入非支配排序、分层适应度评估与可行解修复算子，有效解决了基本 BSLO 算法在多目标优化中的适应性问题，其 Pareto 解集的覆盖范围、精度与多样性均优于传统算法。

1. 工程实例验证表明，NSBSLO 在静态调度中可降低最大完工时间 8.2%、总能耗 9.7%，在动态扰动下响应时间缩短 26.3%，为柔性作业车间调度提供了高效求解方法。

（二）研究展望

1. 可引入数字孪生技术，结合实时生产数据动态更新模型参数，提升调度方案的在线适应性，应对订单插入、材料短缺等复杂扰动。

1. 探索 NSBSLO 与深度学习的融合，利用 LSTM 网络预测机器加工时间与故障概率，实现 “预测 - 优化” 一体化调度。

1. 拓展至分布式柔性车间场景，研究多车间资源协同优化问题，进一步扩大算法的应用范围。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 孙靖贺.基于进化算法的带运输调整时间柔性作业车间调度问题研究[D].郑州航空工业管理学院,2021.

[2] 魏淑玲.混合进化算法求解高维多目标柔性作业车间调度问题[D].福州大学,2019.

[3] 范书宁.基于混合麻雀搜索算法的柔性作业车间调度问题优化研究[D].昆明理工大学,2023.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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