使用粒子群算法求解生产调度问题的matlab实现

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本文介绍了如何使用粒子群优化算法(PSO)解决生产调度问题。通过模拟鸟群行为,PSO在搜索空间中找到最佳解。在生产调度场景中,将作业视为粒子,位置表示执行时间。提供了matlab实现代码,该算法能在短时间内找到接近最优的解决方案,并具有良好的适应性。

使用粒子群算法求解生产调度问题的matlab实现

粒子群算法(Particle Swarm Optimization)是一种常用的优化算法,其思想源于鸟群觅食的行为。该算法通过模拟鸟群觅食的行为,在搜索空间中寻找最优解。在生产调度问题中,我们可以将作业看做粒子,而每个粒子的位置表示作业在工厂中的执行时间。因此,我们可以使用粒子群算法来求解生产调度问题。

以下是基于粒子群算法的matlab实现代码:

%% 初始化粒子
function swarm = initSwarm(particleNum, jobNum, machineNum)
    swarm.particleNum=particleNum;  
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