【车间调度】基于改进的memtic算法IMA解决分布式灵活作业车间调度问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

分布式灵活作业车间调度问题（Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem, DFJSP）是智能制造领域的核心优化问题，其融合了分布式车间布局（多个地理 / 逻辑独立的加工工厂 / 单元）和灵活作业车间（同一工序可在多台机器上加工）的双重特征，目标是在满足工序先后约束、机器加工能力约束、分布式资源约束的前提下，优化生产指标（如最小化最大完工时间 Makespan、能耗、成本等）。

传统 Memetic 算法（遗传算法 GA + 局部搜索的混合智能算法）虽兼具全局探索与局部挖掘能力，但直接应用于 DFJSP 时存在三大痛点：

1. 编码适配性差

   ：未针对 “工件分配 - 机器选择 - 工序排序” 三层决策维度设计编码，易生成非法解；

2. 搜索效率低

   ：交叉 / 变异算子未考虑分布式约束，局部搜索策略单一，易陷入局部最优；

3. 种群多样性不足

   ：精英保留策略简单，易出现早熟收敛，无法兼顾全局探索与局部优化。

本文提出改进 Memetic 算法（Improved Memetic Algorithm, IMA），通过分层编码、约束感知的遗传算子、多策略局部搜索和种群多样性维持策略，高效求解 DFJSP，核心优势是 “全局探索能力强、局部优化精度高、分布式约束适配性好”，可满足实际车间的调度需求。

二、DFJSP 问题建模

（一）问题核心要素

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

for a = 1:numOfTotalMcell

end_list = end_Time_best(a,:);

subtask_list = find(end_list ~= 0);

L = length(subtask_list);

for b = 1:L

current_id = subtask_list(1,L - b + 1);

B = [vectorSumOfSubTasks,numOfSubTasks];

for c = 1:numOfTasks

if current_id > B(1,c) && current_id <= B(1,c + 1)

taskId = c;

count_task = current_id - B(1,c);

end

end

current_endtime = end_Time_best(a,current_id);

current_starttime = start_Time_best(a,current_id);

duration_time = current_endtime - current_starttime;

current_endtime_T = end_Time_T_best(a,current_id);

current_starttime_T = start_Time_T_best(a,current_id);

duration_time_T = current_endtime_T - current_starttime_T;

🔗 参考文献

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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、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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🌟 元胞自动机方面

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🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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