【车间调度】基于开普勒优化算法KOA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

一、引言

在制造业向高效化、精益化转型的进程中，流水车间调度的优化对提升生产效率、降低成本至关重要。零等待流水车间调度问题（No-Wait Flow Shop Scheduling Problem, NWFSP）作为流水车间调度领域的关键分支，核心要求任务在相邻机器间加工无等待时间—— 即任务在某台机器上完成加工后，必须立即转移至下一台机器开始加工，不允许出现任务在机器间的停滞等待。这一特性使其在食品加工、化工生产等对加工时效性要求极高的领域应用广泛，例如食品加工中，若半成品在机器间等待，易发生变质；化工生产中，物料等待可能导致化学反应失控，影响产品质量。

相较于传统流水车间调度（FSP），NWFSP 的约束更为严格。传统 FSP 中，任务在机器间可根据机器空闲情况灵活等待，而 NWFSP 需同时兼顾任务加工顺序与机器间的无缝衔接，这使得问题复杂度大幅提升，成为典型的 NP 难问题。当任务数量超过 20 时，传统精确算法（如分支定界法）的计算时间呈指数级增长，无法满足实际生产中实时调度的需求；现有元启发式算法（如遗传算法、粒子群优化算法）在处理 NWFSP 时，常因难以精准契合 “零等待” 约束，导致生成的解可行性低，或在大规模问题中收敛速度缓慢，难以找到最优解。

开普勒优化算法（Kepler Optimization Algorithm, KOA）是 2023 年提出的新型元启发式算法，其灵感来源于开普勒行星运动三大定律。该算法通过模拟行星围绕太阳的椭圆轨道运动实现全局搜索，利用行星与太阳间的引力作用强化局部开发，借助轨道离心率的动态调整控制搜索多样性，具备约束适配能力强、收敛精度高、计算效率优的显著优势。本文将 KOA 算法引入 NWFSP 求解，针对 “零等待” 约束设计专属的编码方式、适应度函数及迭代优化策略，通过多组对比实验验证 KOA 在不同规模 NWFSP 问题中的优越性，为相关制造企业提供高效、可行的调度优化方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 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、 集装箱调度、 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、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 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

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🌈 车间调度

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