【车间调度】基于樽海鞘算法求解带小车的车间调度AGV-fjsp问题附matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:05 发布

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本文聚焦现代制造业车间调度，介绍基于樽海鞘算法解决带小车的车间调度AGV - fjsp问题。该问题需考虑AGV与作业工序时空关系及AGV冲突避免，樽海鞘算法模拟樽海鞘行为搜索最优解，可减少调度时间和冲突次数，提高车间生产效率。

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🔥 内容介绍

在现代制造业中，车间调度是一个至关重要的环节。通过合理安排车间内各个工序的顺序和时间，可以提高生产效率，减少生产成本，提升产品质量。而随着自动化技术的发展，自动导引车（Automated Guided Vehicles，简称AGV）在车间调度中起到了越来越重要的作用。本文将介绍一种基于樽海鞘算法的车间调度方法，用于解决带小车的车间调度AGV-fjsp问题。

AGV-fjsp问题是指在车间调度中，需要考虑到AGV和作业工序之间的关系。在传统的车间调度中，通常只需要考虑作业工序之间的先后次序。而在AGV-fjsp问题中，还需要考虑到AGV与作业工序之间的时间和空间关系，以及AGV之间的冲突避免。这使得AGV-fjsp问题更加复杂，需要使用更加高效的算法来求解。

樽海鞘算法是一种基于自然界中樽海鞘行为的启发式算法。樽海鞘是一种生物，它们通过释放化学物质来吸引其他樽海鞘，形成聚集。这种聚集行为可以用来解决优化问题。樽海鞘算法通过模拟樽海鞘的聚集行为，来求解复杂的优化问题。

在车间调度AGV-fjsp问题中，樽海鞘算法可以用来寻找最优的车间调度方案。首先，将车间调度问题抽象为一个优化问题，其中目标是最小化总的调度时间和冲突次数。然后，使用樽海鞘算法来搜索最优解。樽海鞘算法通过模拟樽海鞘的聚集和分散行为，来搜索解空间中的最优解。

具体来说，樽海鞘算法包括以下几个步骤。首先，初始化一群随机生成的樽海鞘个体，每个个体代表一个可能的车间调度方案。然后，根据每个个体的适应度评估，选择一部分个体作为父代。接下来，通过模拟樽海鞘的聚集行为，生成新的个体。然后，根据一定的概率，对新生成的个体进行变异操作，以增加搜索空间。最后，根据适应度评估，选择新生成的个体和父代中的个体，作为下一代的父代。重复以上步骤，直到满足停止准则。

通过使用樽海鞘算法求解车间调度AGV-fjsp问题，可以得到较优的车间调度方案。这种方案可以最大程度地减少总的调度时间和冲突次数，提高车间生产效率。同时，樽海鞘算法具有较好的全局搜索能力，能够避免局部最优解。因此，它在解决车间调度AGV-fjsp问题中具有较高的应用价值。

总之，车间调度是现代制造业中的重要环节，而AGV-fjsp问题则是车间调度中的一种复杂问题。通过使用樽海鞘算法，可以求解带小车的车间调度AGV-fjsp问题，并得到较优的调度方案。这种方法可以提高车间生产效率，降低生产成本，提升产品质量。因此，樽海鞘算法在车间调度AGV-fjsp问题中具有广泛的应用前景。

📣 部分代码

function [so,sm,sv] = heuristic_Population()%% 功能：启发式初始化global AGV_num ps job_number machine_number operations_number operations_vector operations_start_vector feasible_machines_table time_table trans_time_table operations_number_vectorso1=zeros(ps,operations_number);sm1=zeros(ps,operations_number); % 存机器sv1=zeros(ps,operations_number); % 存机器for i=1:ps%% 工序：初始化indices=randperm(operations_number); % 将300以内的数随机排列so1(i,:)=operations_vector(indices); % 得到工件号排序的工序%% 机器：选择完工时间最早的机器ML=zeros(1,machine_number); % 记录全局机器时间TT=zeros(1,machine_number); % 用来临时比较% 生成机器 Number=operations_number_vector;WPNumberTemp=Number;for j=1:operations_number    val=so1(i,j);    WPNumberTemp(val)=WPNumberTemp(val)-1;    temp=[val,operations_number_vector(val)-WPNumberTemp(val)]; % 第一个数表示工件号，第二个数表示工件内对应的工序号    op_position=sum(operations_number_vector(1:val-1))+temp(2); % 总工序表中第几个 如O13表示3    machines_list = 1:machine_number;    Temp1 = machines_list(logical(feasible_machines_table(op_position,:))); % 工序Oij可选机器    time1 = time_table(op_position,:); % 例[3 7]    time1(find(time1==0))=[];    Temp2=time1;    Temp=[Temp1;Temp2];    SizeTemp=size(Temp,2);%查看该工序有几个可用机器    if SizeTemp == 1        sm1(i,op_position)=Temp(1,1); % 如果只有一个可选机器，就直接存入        ML(Temp(1))=Temp(2,1); % 更新ML表    elseif SizeTemp>=2        % TT=ML+time 选全局最小机器        for ii=1:SizeTemp            job=Temp(1,ii); % 取可选机器集内第ii个机器            time=Temp(2,ii); % 取对应时间            TT(job)=ML(job)+time; % 加入TT时间表用来比较选机器        end        [~,indice]=min(TT(Temp(1,:)));        TT=zeros(1,machine_number); % 清空TT表，以备下一个工序选机器        ML(Temp(1,indice))=Temp(2,indice); % 更新ML        sm1(i,op_position)=Temp(1,indice);    endend    %% AGV初始化%     AGV_current_machine=zeros(AGV_num,operations_number*2); % 存AGV当前在哪个机器    machineoRagV=zeros(AGV_num,machine_number+1); % 用0-1存当前机器是否有AGV    machineoRagV(:,1)=1; % 首先对装卸站位置赋值（所有的AGV初始时刻均在装卸站）    job_current_op=ones(1,job_number);    for j=1:operations_number%         j        job=so1(i,j); operation=job_current_op(1,job);        index=operations_start_vector(1,job)+operation; % 该工序索引        job_current_op(1,job)=job_current_op(1,job)+1; % 更新当前加工工序        if operation==1  % 判断是否是首道工序%             sv1(1,index)=randi([1,AGV_num],1,1); % 首道工序随机选择AGV%         else            if ismember(1,machineoRagV(:,1)) % 判断起点是否有AGV               tempm=sm1(i,index); % 当前工序对应机器编号               tempm=tempm+1;               startindex=find(machineoRagV(:,1)==1); % 装卸站可用的AGV编号               AGV_code=startindex(randi([1 length(startindex)])); % 选择在装卸站的AGV               machineoRagV(AGV_code,1)=0; machineoRagV(AGV_code,tempm)=1; % 更新AGV当前所在的位置               sv1(i,index)=AGV_code; % 将选择的AGV的编号放入初始编码中            else % 装卸站没有AGV                tempm=sm1(i,index); % 当前工序对应机器编号                tempm=tempm+1;                distance=zeros(1,AGV_num); % 初始距离矩阵                agvmac=[];                for k=1:AGV_num % 循环所有的AGV                    % 计算距离                    nowAgvIndex=find(machineoRagV(k,:)==1); % 当前AGV所在的位置                    agvmac=[agvmac;nowAgvIndex]; % 存一下agv所在机器                    distance(1,k)=trans_time_table(nowAgvIndex,1)+trans_time_table(1,tempm);                end                % 选择距离最小的AGV                 [~,sv1(i,index)]=min(distance);                  % 更新一下当前AGV的位置               machineoRagV(sv1(i,index),agvmac(sv1(i,index),1))=0; machineoRagV(sv1(i,index),tempm)=1; % 更新AGV当前所在的位置            agvmac=[];            end        else % 非首道工序，只需要计算与上一个工序所在机器            tempm=sm1(i,index); % 当前工序对应机器编号            premac=sm1(i,index-1); % 上一个工序所在机器编号            premac1=premac+1;            tempm=tempm+1;            distance=zeros(1,AGV_num); % 初始距离矩阵            agvmac=[];            for k=1:AGV_num % 循环所有的AGV                % 计算距离                nowAgvIndex=find(machineoRagV(k,:)==1); % 当前AGV所在的位置%                 nowAgvIndex                agvmac=[agvmac;nowAgvIndex]; % 存一下agv所在机器                distance(1,k)=trans_time_table(premac1,tempm)+trans_time_table(nowAgvIndex,premac1);            end            % 选择距离最小的AGV            [~,sv1(i,index)]=min(distance);            % 更新一下当前AGV的位置            machineoRagV(sv1(i,index),agvmac(sv1(i,index),1))=0; machineoRagV(sv1(i,index),tempm)=1; % 更新AGV当前所在的位置            agvmac=[];        end    end so=so1;sm=sm1;sv=sv1;end