【PFJSP问题】基于黏菌优化算法SMA求解置换流水车间调度问题PFSP附matlab代码

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🔥 内容介绍

在机械加工、电子产品组装、汽车零部件生产等流水线场景中，置换流水车间调度问题（Permutation Flow Shop Scheduling Problem, PFJSP） 是最经典的调度优化任务之一 —— 其核心约束是：所有工件在每台机器上的加工顺序完全一致（即 “置换” 特性），机器可存在空闲时间，但需最小化全局最大完工时间（Cmax），以提升生产效率、降低制造成本。

PFJSP 属于 NP 难问题，随着工件数（n）和机器数（m）增加，解空间呈指数级增长，传统算法存在明显短板：

• 遗传算法（GA）：交叉变异操作易破坏优质解的结构，导致早熟收敛，Cmax 优化不充分；

• 粒子群优化（PSO）：原生算法适用于连续空间优化，适配离散置换问题需复杂编码转换，计算效率低；

• 模拟退火（SA）：全局搜索能力弱，依赖初始解质量，多机器场景下收敛速度慢。

黏菌优化算法（Slime Mould Algorithm, SMA）是 2020 年提出的新型群体智能优化算法，模拟黏菌（Physarum polycephalum）觅食过程中的 “扩张 - 收缩”“黏液痕迹”“随机游走” 行为，具有 全局搜索能力强、收敛稳定、参数设置简单 的优势，通过离散化改造后可直接适配 PFJSP 的置换排列优化需求，无需复杂编码转换，完美匹配调度问题的离散特性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 欧微,邹逢兴,高政,等.基于多目标粒子群算法的混合流水车间调度方法研究[J].计算机工程与科学, 2009, 31(8):5.DOI:10.3969/j.issn.1007-130X.2009.08.017.

[2] 周驰,高亮,高海兵.基于PSO的置换流水车间调度算法[J].电子学报, 2006, 34(11):2008-2011.DOI:10.3321/j.issn:0372-2112.2006.11.017.

[3] 周驰,高亮,高海兵.基于PSO的置换流水车间调度算法[J].电子学报, 2006.DOI:JournalArticle/5ae9bda5c095d713d895c870.

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