【车间调度】基于开普勒优化算法KOA求解零空闲流水车间调度问题NIFSP附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

在现代制造业追求 “零浪费”“高效能” 的生产目标下，流水车间调度的优化空间不断被挖掘。零空闲流水车间调度问题（No-Idle Flow Shop Scheduling Problem, NIFSP）作为传统流水车间调度（FSP）的进阶形态，核心要求机器在加工任务期间无空闲时间—— 即前一台机器完成任务加工后，需立即将任务传递至下一台机器，且下一台机器需无缝衔接开始加工，这一特性使其在半导体制造、精密仪器加工等对生产连续性要求极高的领域中应用广泛。

相较于传统 FSP，NIFSP 的约束条件更为严苛：不仅需优化任务在各机器上的加工顺序，还需确保机器间的任务传递时间为零，避免因机器空闲导致的生产效率损耗。然而，这种严苛性也使 NIFSP 成为典型的 NP 难问题 —— 当任务数超过 20 时，传统精确算法（如动态规划法）的计算时间呈指数级增长，难以满足实际生产的实时调度需求；现有元启发式算法（如蚁群算法、模拟退火算法）在处理 NIFSP 时，常因无法精准匹配 “零空闲” 约束，导致解的可行性不足或收敛速度缓慢。

开普勒优化算法（Kepler Optimization Algorithm, KOA）作为 2023 年提出的新型元启发式算法，灵感源自开普勒行星运动三大定律 —— 通过模拟行星围绕太阳的椭圆轨道运动（全局搜索）、行星与太阳间的引力作用（局部开发）以及轨道离心率的动态调整（搜索多样性控制），具备约束适配性强、收敛精度高、计算效率优的优势。本文将 KOA 算法引入 NIFSP 求解，针对 “零空闲” 约束设计专属编码与适应度函数，通过多组实验验证其在不同规模 NIFSP 问题中的优越性，为高连续性制造场景提供高效调度方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李杰李艳武.变量块内部迭代算法求解零空闲流水车间问题[J].计算机应用研究, 2022, 39(12):3667-3672.

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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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2.4 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

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