m0_73907476的博客

ylabel('机器号','FontName','微软雅黑','Color','b','FontSize',10,'Rotation',90)xlabel('加工时间','FontName','微软雅黑','Color','b','FontSize',10)%输入机器开始时间，结束时间，最大完工时间。

首先,为了解决当工艺柔性复杂度较高时,现有描述方法存在的规模过大和组合爆炸等问题,提出了一种新的四元组数学描述方法,较好的描述了具有机器柔性的工艺路径柔性的工件。self.Ant_Machine_Map=np.ones((O_num,M_num),dtype=float) #第二阶段：机器选择蚂蚁地图。self.Ant_Map=np.ones((J_num,O_num),dtype=float) #第一阶段：工序排序蚂蚁地图。self.J_num=J_num #工件总类。

它包含四个以绿色显示的作业操作操作，每个作业操作操作都有一个紫色的兼容计算机操作空间。灵活作业车间调度问题（FJSP）在现代制造业中起着至关重要的作用，广泛用于各种制造工艺，例如半导体制造，汽车和纺织品制造（Brucker和Schlie，1990，Garey等人，1976，Jain和Meeran，1999，Kacem等人，2002）。精确的方法，如数学规划，在整个解空间中寻找最优解，但由于它们的NP硬度，这些方法很难在合理的时间内解决大规模的调度问题（Li，Pan，&Liang，2010）。

提出的算法采用机器负荷平衡机制初始化粒子种群,在粒子的更新过程中引入了3个操作算子来更新粒子的工序排序部分和机器分配部分,这3个算子分别为基于工序排序或机器分配的变异、与个体最优位置之间进行工序先后顺序保留的交叉(POX)操作、与全局最优位置进行随机点保存的交叉(RPX)操作。# print("第" + str(iter + 1) + '次循环的最优fitness:', Decode.decode(Pg, job_op_num, p_table, 'decode',None))# #局部选择的染色体。

ylabel('机器号','FontName','微软雅黑','Color','b','FontSize',10,'Rotation',90)xlabel('加工时间','FontName','微软雅黑','Color','b','FontSize',10)%输入机器开始时间，结束时间，最大完工时间。

该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，以求解具有机器故障的柔性作业车间调度问题（FJSP）。建立了以最大完成时间和鲁棒性为目标的双目标动态柔性作业车间调度问题（DFJSP）模型。提出了CNN构建的预测模型，并开发了一个名为RMn的替代指标来评估鲁棒性。实验结果表明，所提两阶段算法对求解DFJSP有效，RMn能够更快、更高效、更准确地评估调度的鲁棒性。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

目前元启发式算法是解决FJSP的常用方法,其主要可分为群体智能算法和局部搜索算法。Jaya优化算法求解柔性作业车间调度问题,并设计一种离散化更新算子使Jaya 优化算法更适用于FJSP,混合2种新型邻域结构提高算法的同守儿→军等人[2将化学反应算法与禁忌搜索相结合,设计了4种操作来保证种群多样性,以实现最优的全局探索,加人禁忌搜索提高了混合算法的局部寻优能力。[3]黄学文,陈绍芬,周阗玉,孙宇婷.求解柔性作业车间调度的遗传算法综述[J].计算机集成制造系统,2022,28(2):536-551。

制造业是国民经济的主体，近十年来，嫦娥探月、祝融探火、北斗组网，一大批重大标志性创新成果引领中国制造业不断攀上新高度。作为制造业的核心，机械设备在工业生产的各个环节都扮演着不可或缺的重要角色。但是，在机械设备运转过程中会产生不可避免的磨损、老化等问题，随着损耗的增加，会导致各种故障的发生，影响生产质量和效率。实际生产中，若能根据机械设备的使用情况，提前预测潜在的故障风险，精准地进行检修维护，维持机械设备稳定运转，不但能够确保整体工业环境运行具备稳定性，也能切实帮助企业提高经济效益。

作为现代智能化物流系统中非常重要的环节之一,物流配送应当根据用户方订货需求,在配送中心完成分货、配货工作并通过各种运输途径将货物送交至收货方.如果将物流体系中的配送业务视作一个存在供求双方关系的系统,则有关配送中心的车辆调度问题就可以表述为:在拥有若干配送中心、配送车辆以及客户的前提下,对车辆行驶路线以及从出行时间进行合理调度与安排,以确保在车辆最大行驶距离以及最大载重条件的运输下能够完成货物在配送中心与客户间的调度运输,达到目标函数的最优解.因此,多配送中心车辆调度优化问题可以按照如图1所示方式进行描述.

目前元启发式算法是解决FJSP的常用方法,其主要可分为群体智能算法和局部搜索算法。Jaya优化算法求解柔性作业车间调度问题,并设计一种离散化更新算子使Jaya 优化算法更适用于FJSP,混合2种新型邻域结构提高算法的同守儿→军等人[2将化学反应算法与禁忌搜索相结合,设计了4种操作来保证种群多样性,以实现最优的全局探索,加人禁忌搜索提高了混合算法的局部寻优能力。[3]黄学文,陈绍芬,周阗玉,孙宇婷.求解柔性作业车间调度的遗传算法综述[J].计算机集成制造系统,2022,28(2):536-551。