【车间调度】基于金枪鱼优化算法TSO求解零等待流水车间调度问题NWFSP附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在现代工业生产体系中，车间调度作为生产过程的核心环节，其效率直接关系到企业的生产成本、交货期和市场竞争力。流水车间调度问题（Flow Shop Scheduling Problem, FSP）是车间调度领域中的一类经典难题，它假设工件按照相同的加工顺序通过一系列机器进行加工。零等待流水车间调度问题（No-Wait Flow Shop Scheduling Problem, NWFSP）是FSP的一种特殊形式，其核心约束在于一旦工件开始在一台机器上加工，就必须不间断地完成后续所有机器上的加工，直到整个工件完成。这意味着工件在机器之间不能有任何停顿或等待时间。这种零等待的要求在许多现实世界的生产场景中广泛存在，例如化工生产、食品加工、玻璃制造等，因此，对NWFSP的有效求解具有重要的理论和实际意义。

NWFSP是一个典型的NP难问题，这意味着随着问题规模的增大，穷举法或精确算法的计算时间会呈指数级增长，难以在可接受的时间内找到最优解。因此，开发高效的启发式算法或元启发式算法成为求解NWFSP的主要方向。近年来，随着人工智能和计算智能技术的飞速发展，各种新型的优化算法层出不穷。金枪鱼优化算法（Tuna Swarm Optimization, TSO）作为一种新兴的群智能算法，模拟了金枪鱼在海洋中的觅食、聚集和搜索行为，具有收敛速度快、全局搜索能力强等特点，在处理各种优化问题中展现出良好的性能。本文将探讨基于金枪鱼优化算法（TSO）求解零等待流水车间调度问题（NWFSP）的方法，旨在验证TSO在解决此类复杂调度问题上的有效性和可行性。

零等待流水车间调度问题（NWFSP）建模

NWFSP可以形式化描述如下：假设有𝑛n个工件需要在𝑚m台机器上进行加工，所有工件的加工顺序在所有机器上是相同的。每个工件𝑖i在机器𝑗j上的加工时间为𝑝𝑖,𝑗pi,j。调度目标通常是最小化完工时间（Makespan），即最后一个工件在最后一台机器上完成加工的时间。零等待约束要求工件一旦开始在机器𝑗j上加工，必须立即开始在机器𝑗+1j+1上加工，不能有任何等待时间。

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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

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