【车间调度】基于遗传算法求解柔性作业车间调度问题FJSP（工件数量 工序数量可自行调节）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

1. 问题描述

柔性作业车间调度问题（FJSP）是生产计划领域中的一个经典问题，其目标是在满足工艺约束和资源限制的前提下，优化生产过程的性能指标，例如完工时间、生产成本、资源利用率等。FJSP 的特点是：

• 工件可以在多个机器上进行加工，每台机器都可以加工多种工序；

• 工件的加工顺序可以灵活调整；

• 不同工序的加工时间在不同的机器上可能不同。

由于 FJSP 的复杂性，传统的精确算法难以在合理的时间内找到最优解。因此，近年来，基于遗传算法（GA）的启发式算法被广泛应用于 FJSP 的求解。

2. 遗传算法

遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的智能优化算法。它通过模拟生物的遗传和变异过程，不断迭代优化问题的解，最终找到最优解或接近最优解的解。GA 的主要步骤如下：

• 初始化：随机生成一组个体，每个个体代表一个可能的解决方案；

• 评估：计算每个个体的适应度，适应度越高表示该个体越接近最优解；

• 选择：根据适应度选择部分个体进行遗传操作；

• 交叉：将选定的个体进行交叉操作，产生新的个体；

• 变异：对新的个体进行变异操作，提高种群的多样性；

• 迭代：重复以上步骤，直到达到终止条件。

3. 基于 GA 求解 FJSP

将 GA 应用于 FJSP 的求解，需要对 GA 的基本框架进行一些调整，主要包括：

• 编码：将工件的加工顺序和机器分配方案编码成染色体；

• 适应度函数：根据完工时间、生产成本等指标定义适应度函数；

• 选择算子：采用轮盘赌选择、锦标赛选择等方法选择个体进行遗传操作；

• 交叉算子：采用单点交叉、多点交叉等方法进行染色体的交叉操作；

• 变异算子：采用插入变异、交换变异等方法进行染色体的变异操作。

4. 实验结果

为了验证基于 GA 求解 FJSP 的有效性，可以进行仿真实验。实验结果表明，基于 GA 的算法能够在合理的时间内找到接近最优解的解，并且随着种群规模和迭代次数的增加，算法的解的质量会不断提高。

5. 结论

基于遗传算法求解柔性作业车间调度问题FJSP是一种有效的方法，可以有效地优化生产过程的性能指标。该方法具有鲁棒性强、易于实现等优点，可以应用于实际生产中。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]赵诗奎.基于遗传算法的柔性资源调度优化方法研究[D].浙江大学[2024-05-09].

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

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

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

2.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

3 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

4 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

5 无线传感器定位及布局方面

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

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 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

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合