【车间调度】基于matlab灰狼算法GWO求解置换流水车间调度问题PFSP【含Matlab源码 3357期】

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⛄一、车间调度简介

作业车间调度问题（Job Shop Scheduling, JSP）是最经典的几个NP-hard问题之一。其应用领域极其广泛，涉及航母调度，机场飞机调度，港口码头货船调度，汽车加工流水线等。
JSP问题描述：一个加工系统有M台机器，要求加工N个作业，其中，作业i包含工序数为Li。令，则L为任务集的总工序数。其中，各工序的加工时间已确定，并且每个作业必须按照工序的先后顺序加工。调度的任务是安排所有作业的加工调度排序，约束条件被满足的同时，使性能指标得到优化。
作业车间调度需要考虑如下约束:
Cons1：每道工序在指定的机器上加工，且必须在其前一道工序加工完成后才能开始加工；
Cons2：某一时刻1台机器只能加工1个作业；
Cons3：每个作业只能在1台机器上加工1次；
Cons4：各作业的工序顺序和加工时间已知，不随加工排序的改变而改变。
问题实例
下面给出作业车间调度问题的一个实例，其中每个工序上标注有一对数值（m,p），其中，m表示当前工序必须在第m台机器上进行加工，p表示第m台机器加工当前工序所需要的加工时间。（注：机器和作业的编号从0开始）
jop0=[(0,3),(1,2),(2,2)]
jop1=[(0,2),(2,1),(1,4)]
jop2=[(1,4),(2,3)]
在这个例子中，作业jop0有3道工序：它的第1道工序上标注有(0,3)，其表示第1道工序必须在第0台机器上进行加工，且需要3个单位的加工时间；它的第2道工序上标注有(1,2)，其表示第2道工序必须在第1台机器上进行加工，且需要2个单位的加工时间；余下的同理。总的来说，这个实例中共有8道工序。
该问题的一个可行解是L=8道工序开始时间的一个排列，且满足问题的约束。下图给出了一个可行解（注：该解不是最优解）的示例：

2 灰狼优化算法
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization, GWO)由 Seyedali、Seyed 和 Lewis于 2014 年提出的一种群体智能优化算法，它的提出基于对灰狼群体觅食行为及等级制度的观察后建模所得。在函数优化问题中相比较粒子群算法、遗传算法它的收敛速度快、精度高，也由于它控制参数少、易实现的特点，使它广泛应用于多个工程领域，近年来已成为群体智能优化算法领域的研究热点。

⛄二、部分源代码

clear all; clc

%% 数据生成
data_read();
load jobinfo.mat % jobinfo.mat 通过 data_read.m文件产生
disp([‘工件数’, num2str(jobNum), ’ 机器数’, num2str(machineNum)]);
disp(‘数据加载成功’);

%% 灰狼优化器
% machineNum： 机器数量
% jobNum： 工件数量
% jobInfo： 加工时间信息
% Alpha_score： α狼–最优目标函数值
% Alpha_pos： α狼–最优解
% Convergence_curve：迭代曲线
% machine_table： 包含每台机器任意时刻的加工信息（开始时间，结束时间，工件号，机器号）
cd(‘GWO’)
[Alpha_score, Alpha_pos, Convergence_curve, machine_table] = GWO(machineNum, jobNum, jobInfo);
cd(‘…’)

%% 画出迭代曲线
figure(1);
plot(Convergence_curve.min, ‘r-’, ‘LineWidth’, 1);
hold on
plot(Convergence_curve.avg, ‘g-.’, ‘LineWidth’, 1);
box on; grid on
legend(‘最小值’, ‘平均值’)
title(‘迭代曲线’);
xlabel(‘迭代次数’);
ylabel(‘最优完工时间’);

%% 画出Gantte图
figure(2)
gantt_chart(machine_table);
xlabel(‘时间’);
ylabel(‘机器No.’);

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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1 各类智能优化算法改进及应用
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