【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

二、柔性作业车间调度问题的数学建模

为明确算法的优化目标和约束条件，首先对 FJSP 进行数学建模，定义问题的核心要素、目标函数及约束条件。

三、基于 CNN 的两阶段算法总体架构

本文提出的两阶段算法以 “机器选择 - 工序排序” 为核心逻辑，第一阶段利用 CNN 模型学习工序与机器的匹配特征，实现智能机器选择；第二阶段基于第一阶段的机器选择结果，结合 CNN 提取的全局生产特征，通过改进的排序算法生成最优工序加工顺序。算法总体架构如图 1 所示（注：图中流程为文字描述，实际应用中可绘制可视化流程图）：

1. 数据预处理阶段：将 FJSP 的生产数据（工件工序信息、机器加工时间、机器负载状态）转换为 CNN 可处理的网格特征矩阵，包括工序特征矩阵、机器特征矩阵和约束特征矩阵，完成数据标准化和归一化，构建训练数据集和测试数据集；

1. 第一阶段：CNN-based 机器选择：构建 CNN 机器选择模型，以工序特征矩阵和机器特征矩阵为输入，输出每个工序的最优机器选择概率分布，根据概率分布确定各工序的加工机器，生成机器分配方案；

1. 第二阶段：CNN 增强的工序排序：基于机器分配方案，构建全局生产特征矩阵（包含机器负载、工序加工时间、工件优先级等信息），通过 CNN 提取全局关联特征，将特征输入改进的排序算法（如 CNN-PSO 排序算法、CNN - 遗传排序算法），生成各机器上的工序加工顺序；

1. 调度方案生成与评估：结合机器分配方案和工序排序方案，计算各工序的开始时间和完成时间，生成完整的调度方案，以最大完工时间（Makespan）为指标评估方案性能，若性能不满足需求，返回第一阶段或第二阶段进行参数调整和重新优化。

四、第一阶段：CNN-based 智能机器选择

第一阶段的核心目标是为每个工序选择最优加工机器，减少机器负载不均衡和加工时间过长的问题。传统机器选择方法（如贪心选择 “加工时间最短的机器”）仅考虑局部信息，忽略了机器全局负载和工序间的关联，而 CNN 可通过卷积层提取工序与机器的局部特征，通过全连接层挖掘全局关联，实现更智能的机器选择。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李兴洲,李艳武,谢辉.基于CNN的深度强化学习算法求解柔性作业车间调度问题[J].计算机工程与应用, 2024(17).DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0518.

[2] 景轩.基于多智能体深度强化学习的柔性作业车间调度问题研究[D].华南理工大学,2023.

[3] 陈敏华,李杨,张武雄.基于卷积神经网络的信道均衡算法[J].计算机应用与软件, 2017, 34(9):5.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2017.09.050.

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🌈 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

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🌈 路径规划方面

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🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

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🌈 车间调度

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