【布局优化】基于粒子群算法实现布局优化附matlab代码

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🔥 内容介绍

布局优化是工程设计、生产制造、物流仓储等领域的核心问题，其目标是在有限空间内合理布置多个待布局单元（如车间设备、电路板元器件、仓库货架），满足空间约束、性能约束（如设备间操作距离、元器件散热）的同时，实现 “空间利用率最大化”“运输成本最小化”“功能效率最优化” 等目标。传统布局优化方法（如枚举法、贪心算法）难以应对多约束、高维度的复杂场景，而粒子群算法（PSO）凭借 “全局搜索能力强、参数设置简单、易与约束处理结合” 的优势，成为解决布局优化问题的高效智能算法。本文从布局优化的通用模型出发，系统讲解 PSO 算法的适配设计，结合二维矩形件布局、车间设备布局两大典型场景，完整呈现基于 PSO 的布局优化实现流程，为不同领域的布局问题提供可复用的技术框架。

一、布局优化的核心问题与通用模型

（一）布局优化的核心要素

无论何种布局场景，均需明确 “待布局单元”“布局空间”“约束条件”“优化目标” 四大核心要素，这是构建 PSO 优化模型的基础：

1. 待布局单元：需布置的实体对象，其关键属性包括：

• 几何参数：如矩形件的长 / 宽、圆形设备的直径、不规则件的外包络尺寸；

• 功能属性：如设备的操作优先级（高优先级设备需靠近作业区）、元器件的散热需求（发热元件需远离敏感元件）；

• 关联属性：如单元间的物料运输量（运输量大的单元需邻近布置）、协作关系（协作设备需集中布置）。

1. 布局空间：布局的载体，通常为规则区域（如矩形车间、矩形电路板），也可扩展为不规则区域（如异形货架区），关键属性包括空间尺寸（长 × 宽 × 高，二维布局忽略高度）、固定障碍（如车间内的立柱、电路板上的接口）。

1. 约束条件：确保布局可行性的限制规则，分为硬约束（必须满足）与软约束（尽可能满足）：

• 硬约束：单元间无重叠（核心约束）、单元不超出布局空间边界、单元与固定障碍无重叠、满足最小安全距离（如设备间操作通道宽度≥1m）；

• 软约束：单元间运输成本最小、高优先级单元布局位置最优（如设备靠近门口）、满足工艺流程顺序（如生产线设备按工序顺序布置）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function sol2=ParseSolution(sol1,model)

n=model.n;

w=model.w;

h=model.h;

delta=model.delta;

W=model.W;

H=model.H;

a=model.a;

xhat=sol1.xhat;

xmin=w/2+delta;

xmax=W-xmin;

x=xmin+(xmax-xmin).*xhat;

yhat=sol1.yhat;

ymin=h/2+delta;

ymay=H-ymin;

y=ymin+(ymay-ymin).*yhat;

xl=x-w/2;

yl=y-h/2;

xu=x+w/2;

yu=y+h/2;

xin=x+model.xin;

yin=y+model.yin;

xout=x+model.xout;

yout=y+model.yout;

d=zeros(n,n);

V=zeros(n,n);

for i=1:n

for j=i+1:n

d(i,j)=norm([xout(i)-xin(j) yout(i)-yin(j)],1);

d(j,i)=norm([xout(j)-xin(i) yout(j)-yin(i)],1);

DELTA=max(delta(i),delta(j));

XVij=max(0,1-abs(x(i)-x(j))/((w(i)+w(j))/2+DELTA));

YVij=max(0,1-abs(y(i)-y(j))/((h(i)+h(j))/2+DELTA));

V(i,j)=min(XVij,YVij);

V(j,i)=V(i,j);

end

end

v=mean(V(:));

ad=a.*d;

SumAD=sum(ad(:));

beta=10;

z=SumAD*(1+beta*v);

sol2.x=x;

sol2.y=y;

sol2.xl=xl;

sol2.yl=yl;

sol2.xu=xu;

sol2.yu=yu;

sol2.xin=xin;

sol2.yin=yin;

sol2.xout=xout;

sol2.yout=yout;

sol2.d=d;

sol2.ad=ad;

sol2.SumAD=SumAD;

sol2.V=V;

sol2.v=v;

sol2.IsFeasible=(v==0);

sol2.z=z;

end

🔗 参考文献

[1]常先英.粒子群优化算法的改进及应用[D].华南理工大学,2009.DOI:10.7666/d.Y1595841.

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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

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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

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