【HFSP问题】基于凌日优化算法TSOA求解混合流水车间调度HFSP附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

在现代制造业向智能化、柔性化转型的浪潮中，生产调度作为连接生产计划与实际执行的核心环节，直接决定了企业的生产效率、成本控制与市场响应速度。混合流水车间调度问题（Hybrid Flow Shop Scheduling Problem, HFSP）作为流水车间调度的典型拓展，广泛存在于汽车零部件加工、电子产品组装、食品加工等领域 —— 其核心特征是至少存在一个加工阶段包含多台并行机器，这一特性既为企业提供了产能弹性，也使得调度问题的复杂度呈指数级上升。

与传统流水车间调度（FSP）相比，HFSP 需同时解决 “任务在各阶段并行机器间的分配” 与 “机器上任务的加工顺序排序” 两大子问题，属于典型的 NP 难问题。随着制造系统规模扩大（如任务数增加、加工阶段增多），传统精确算法（如分支定界法）往往因计算复杂度过高而难以在合理时间内获得可行解；而常用的元启发式算法（如遗传算法、粒子群优化）在处理多阶段并行机器调度时，常面临搜索精度不足、易陷入局部最优等问题。

凌日优化算法（Transit Search Optimization Algorithm, TSOA）作为 2022 年提出的新型元启发式算法，灵感源自天体运行中 “凌日现象” 的物理机制 —— 通过模拟行星围绕恒星运动的轨迹（全局搜索）、行星间引力相互作用（局部开发）以及凌日时刻的位置突变（跳出局部最优），具备全局搜索能力强、收敛速度快、参数敏感性低的优势。本文将 TSOA 算法引入 HFSP 求解，针对问题特性设计编码策略与适应度函数，通过实验验证其在求解不同规模 HFSP 问题中的优越性，为制造企业提供高效的调度优化方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]  Shengyao W , Ling W , Ye X U ,et al.An Estimation of Distribution Algorithm for Solving Hybrid Flow-shop Scheduling Problem求解混合流水车间调度问题的分布估计算法[J].自动化学报, 2012, 38(3):437-443.DOI:10.3724/SP.J.1004.2012.00437.

[2] 姚丽丽,史海波,刘昶,等.基于遗传算法的混合流水线车间调度多目标求解[J].计算机应用研究, 2011, 28(9):5.DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2011.09.016.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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

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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

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