【车间调度】基于凌日优化算法TSOA求解零空闲流水车间调度问题NIFSP附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在汽车制造、电子组装、机械加工等流水线生产场景中，零空闲流水车间调度问题（No-Idle Flow Shop Scheduling Problem, NIFSP） 是核心优化任务 —— 其核心约束是：每台机器加工完一个工件后，必须立即开始下一个工件的加工，不允许出现空闲时间（除非无后续工件），同时需保证工件在所有机器上的加工顺序一致（流水车间特性）。

NIFSP 的工业意义在于：机器零空闲可最大化设备利用率，降低生产能耗，但也带来了更强的约束复杂度，传统调度算法存在明显不足：

• 遗传算法（GA）：易早熟收敛，难以跳出局部最优，导致最大完工时间（Cmax）偏大；

• 粒子群优化（PSO）：对离散调度问题适配性差，需复杂的编码 / 解码转换；

• 模拟退火（SA）：收敛速度慢，面对多工件、多机器场景效率低下。

凌日优化算法（Transit Search Optimization Algorithm, TSOA）是 2022 年提出的新型群体智能优化算法，模拟天体运行中的 “凌日现象”（行星遮挡恒星的轨迹优化过程），具有 全局搜索能力强、收敛速度快、参数设置简单 的优势，无需复杂编码转换即可适配离散调度问题，完美匹配 NIFSP 的优化需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李杰李艳武.变量块内部迭代算法求解零空闲流水车间问题[J].计算机应用研究, 2022, 39(12):3667-3672.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

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