基于蚁狮算法优化生产调度问题

最新推荐文章于 2025-11-24 14:46:26 发布

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文章标签：算法数据结构 matlab

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本文探讨了蚁狮算法在解决制造业生产调度问题中的应用。通过建立数学模型，阐述了如何利用蚁狮算法进行优化，并提供了Matlab代码实现，以提高调度效率和质量。

基于蚁狮算法优化生产调度问题

在制造业中，生产调度问题一直是一个重要的领域。为了解决这个问题，很多学者提出了各种优化算法，并根据其性能进行比较和分析。蚁狮算法是近年来提出的一种优化算法，具有搜索速度快、搜索效率高、适应性好等特点。本文将介绍如何使用蚁狮算法对生产调度问题进行优化，并提供相应的Matlab代码。

首先，需要定义生产调度问题的数学模型。假设有 $m$ 个任务需要分配到 $n$ 个工作站上进行加工，每个任务有一个处理时间 $t_i$

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基于蚁狮算法优化经济调度问题——附Matlab代码

NoerrorCode的博客

07-20

131

经济调度是现代工业生产中至关重要的一个环节，其合理性不仅关系到设备的利用率和生产效率，还与企业的经济效益密切相关。近年来，人工智能领域涌现出一种新的优化算法——蚁狮算法（Ant Lion Optimizer, ALO），该算法结合了蚁群算法和狮子算法的优点，可以有效地优化复杂问题。随着人工智能技术的快速发展，蚁狮算法将成为解决复杂问题的一种重要工具，在实际应用中有着广泛的应用前景。蚁狮算法是一种基于自然界的群体行为学的优化算法，它模拟了蚁群和狮子之间的捕食行为。步骤4：更新蚂蚁和狮子的位置和速度。

基于蚁狮算法解决经济调度优化问题

code_welike的博客

09-06

总结起来，本文介绍了如何使用蚁狮算法解决经济调度优化问题，并提供了相应的MATLAB代码。在经济领域的调度优化中，蚁狮算法可以帮助我们找到最优的资源分配方案，提高资源利用效率和任务满足度。蚁狮算法是一种基于自然界蚁狮行为的启发式优化算法，它模拟了蚁群和狮群的行为特点，用于解决多种优化问题。假设我们有一组任务需要分配给一组可用的资源，任务有不同的优先级和需求量，资源有不同的能力和可用性。通过蚁狮算法的迭代优化过程，我们可以找到一种最优的经济调度方案，以提高资源利用效率和任务满足度。

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基于蚁狮算法的柔性车间调度问题求解

Jack旭的博客

05-28

677

摘要：本文主要介绍基于蚁狮算法的柔性车间调度问题求解##　1.柔性作业车间调度问题柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem，FJSP），是一种经典的组合优化问题。在FJSP问题中，有多个作业需要在多个机器上进行加工，每个作业由一系列工序组成，每个工序需要在特定的机器上完成。同时，每个机器一次只能处理一个工序，且每个工序的处理时间可能不同。FJSP问题的目标是找到一个最优的作业调度方案，使得所有作业的完成时间最小化。

【经济调度】基于蚁狮算法解决经济调度优化问题附matlab代码

qq_59747472的博客

05-31

319

【经济调度】基于蚁狮算法解决经济调度优化问题附matlab代码

【优化调度】基于蚁狮算法求解经济调度问题附matlab代码

m0_60703264的博客

10-15

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍为探究经济调度问题,建立以最小完工时间为目标的模型,首次提出利用新型的智能算法——蚁狮算法解决该问题.该算法具有种群多样,寻优与适应性强,调节参数少,求解与收敛...

【SVM回归预测】基于蚁狮算法优化支持向量机ALO-SVM的锂电池寿命预测附Matlab代码

matlab_dingdang的博客

04-29

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随着电动汽车和储能系统的发展，锂电池作为关键能源存储装置，其寿命预测至关重要。支持向量机回归（SVR）是一种强大的机器学习算法，已被广泛应用于锂电池寿命预测。然而，传统的SVR存在参数选择困难、模型精度有限等问题。为了提高SVR模型的预测精度，本文提出了一种基于蚁狮算法（ALO）优化支持向量机（ALO-SVM）的锂电池寿命预测方法。

ALO-RF基于蚁狮算法优化随机森林的数据多变量回归预测 Matlab代码

m0_57702748的博客

03-27

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在数据科学和工程领域，多变量回归预测是一种常见的且至关重要的技术。它旨在建立多个自变量与多个因变量之间的复杂关系模型，从而实现对未来数据的准确预测。然而，面对高维度、非线性以及复杂相关性的数据，传统的回归方法往往表现出局限性。因此，如何构建高效、鲁棒且准确的多变量回归预测模型，一直是研究的热点。随机森林 (Random Forest, RF) 作为一种集成学习算法，以其出色的泛化能力、高准确性和对高维数据的适应性而备受青睐。它通过构建多个决策树并集成它们的预测结果来降低过拟合风险，并提高预测精度。

【故障识别】基于蚁狮优化算法ALO优化门控单元GRU实现故障诊断附Matlab代码

qq_72962865的博客

07-13

693

在高端制造与航空领域，设备故障的早期发现与准确诊断至关重要。最新研究显示，结合蚁狮优化算法（ALO）与门控循环单元（GRU）的技术正在故障诊断领域中开辟新天地，它不仅提升了预测的效率，还显著提高了识别的精确度。正文：【第一章】故障诊断技术的新纪元在众多行业，尤其是航空、制造及机械自动化领域，设备运行的安全性与可靠性是生产与运营的重中之重。

基于蚁狮优化算法实现无损经济负载调度

weixin_50547796的博客

10-18

蚁狮算法是一种模拟自然界中蚂蚁和狮子的行为规律进行数学优化的算法，本研究将蚁狮算法应用于经济负载调度问题中，通过建立数学模型，优化负载分配方案，实现了无传输损失的经济负载调度，编写了Matlab代码对该算法进行模拟运算，得到了较好的优化结果。已经成为人们使用最频繁的一种交流方式，然而由于网络拥堵、带宽限制等诸多因素的影响，传输过程中常会出现数据丢失、延迟等情况，导致经济负载调度效率低下，为了解决这一问题采用了一种基于蚁狮优化算法的方法，实现了无传输损失的经济负载调度。随着信息技术的不断发展，

【优化调度】基于蚁狮算法求解经济调度问题附matlab代码+仿真结果和运行方法.zip

04-25

2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...

基于蚁狮算法求解经济调度多目标优化问题附matlab代码+运行结果.zip

06-06

【优化调度】基于蚁狮算法求解经济调度问题附matlab代码+仿真结果和运行方法+仿真结果和运行方法.zip

06-02

【经济调度】基于蚁狮算法解决经济调度优化问题附matlab代码上传+仿真结果和运行方法.zip

04-25

C++ 字符串模拟力扣 14. 最长公共前缀每日一题题解

Q741_147的博客

11-23

683

本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。

【数据结构&C语言】排序大汇总

yuuki233233的博客

11-23

1478

实现了常见的排序

算法：二叉搜索树的最近公共祖先

最新发布

czlczl20020925的博客

11-24

500

下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。

DeepSeek Java 插入排序实现

m0_37843156的博客

11-23

315

以下是插入排序在 Java 中的完整实现，包含多种写法和详细注释。这个实现包含了插入排序的各种变体，可以根据具体需求选择合适的版本。稳定性：稳定 - 相等元素的相对位置不变。空间复杂度： O(1) - 原地排序。· 最优情况（已排序）：O(n)· 最差情况（逆序）：O(n²)完整实现（带详细注释和测试）· 作为更复杂算法的子过程。· 平均情况：O(n²)Java 插入排序实现。

P1522 [USACO2.4] 牛的旅行 Cow Tours(连通块+Floyd）

2302_79372568的博客

11-22

思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。

第二次测试题解

2402_89056915的博客

11-23

814

第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。

基于蚁狮算法的经济调度多目标优化Matlab仿真

在本文件标题“基于蚁狮算法求解经济调度多目标优化问题附matlab代码+仿真结果和运行方法”中，核心知识点涵盖了智能优化算法的应用、电力系统经济调度建模、多目标优化理论、MATLAB编程实现及仿真实验分析等多个...