weixin_61181717的博客

首先,为了解决当工艺柔性复杂度较高时,现有描述方法存在的规模过大和组合爆炸等问题,提出了一种新的四元组数学描述方法,较好的描述了具有机器柔性的工艺路径柔性的工件。self.Ant_Machine_Map=np.ones((O_num,M_num),dtype=float) #第二阶段：机器选择蚂蚁地图。self.Ant_Map=np.ones((J_num,O_num),dtype=float) #第一阶段：工序排序蚂蚁地图。self.J_num=J_num #工件总类。

ylabel('机器号','FontName','微软雅黑','Color','b','FontSize',10,'Rotation',90)xlabel('加工时间','FontName','微软雅黑','Color','b','FontSize',10)%输入机器开始时间，结束时间，最大完工时间。

它包含四个以绿色显示的作业操作操作，每个作业操作操作都有一个紫色的兼容计算机操作空间。灵活作业车间调度问题（FJSP）在现代制造业中起着至关重要的作用，广泛用于各种制造工艺，例如半导体制造，汽车和纺织品制造（Brucker和Schlie，1990，Garey等人，1976，Jain和Meeran，1999，Kacem等人，2002）。精确的方法，如数学规划，在整个解空间中寻找最优解，但由于它们的NP硬度，这些方法很难在合理的时间内解决大规模的调度问题（Li，Pan，&Liang，2010）。

该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，以求解具有机器故障的柔性作业车间调度问题（FJSP）。建立了以最大完成时间和鲁棒性为目标的双目标动态柔性作业车间调度问题（DFJSP）模型。提出了CNN构建的预测模型，并开发了一个名为RMn的替代指标来评估鲁棒性。实验结果表明，所提两阶段算法对求解DFJSP有效，RMn能够更快、更高效、更准确地评估调度的鲁棒性。 部分代码： function [makespan1,RMn]=caltimen(S,pop)Jm=pop.Jm; T=pop.T; PNu

目录1 柔性车间生产调度2 运行结果3 参考文献4 Matlab代码实现随着经济全球化的不断加深和市场竞争的日益严峻,传统的单一车间制造模式已经无法满足我国制造业的生产需求,分布式生产制造模式已经成为企业提高生产竞争力的重要手段。由于不同工厂之间存在着技术水平、机器数量、物料运输等无法避免的差异,采用有效的分工协作方式使企业高效地生产出高质量产品成为当前的研究热点。柔性生产调度问题（flexible job shop schedulingproblem, FJSP)是复杂的 NP-hard问题",打破了传统

目录1 概述2 遗传优化算法 3 车间调度 4 运行结果5 参考文献 6 Matlab代码实现调度通过合理安排生产资源,以缩短生产时间和提高资源利用率为目的,在生产系统中扮演着重要的角色。作业车间调度问题(Job-shop Schedu-ling Problem，JSP)是一类经典的调度问题,其通过安排n个工件在m台机器上的加.工顺序来优化一个或多个调度指标。在JSP中,每个工件由一道或多道具有固定加工顺序的工序构成,且每道工序的加工机器唯一。柔性作业车间调度问题(FlexibleJob-shop Sch

目录1 概述2 FJSP 描述3 运行结果3.1 main1运行结果3.2 main2运行结果4 参考文献5 Matlab代码实现柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Sched-uling Problem , FJSP)是在离散制造业和流程工业中应用广泛的一类问题,已被证明是典型的 NP-上hard问题。FJSP是作业车间调度问题(Job shop Scheduling Prob-lem,JSP)的扩展,FJSP中每个工件的每道工序均可以在可选择的有限台机器上加工,且在每台机器上的加工

目录1 概述2 蝴蝶优化算法3 车间调度3.1 车间调度描述3.2 数学模型 4 运行结果5 参考文献 6 Matlab代码实现随着智能化在制造业中的普及，解决车间生产调度的问题能有效提高车间的工作学习效率，实现车间现场管理的有序化、智能化和高效化。为了合理地协调控制各个机器的生产以实现多方面目标的 pareto最优状态，学者们经过多年的研究,使用各种不同的方法来分析和解决生产环节的FJSP。 随着研究的逐渐深入，为了更贴近车间生产现场的工作状态，人们将柔性车间这一概念与车间调度问题相融合并提出了FJSP

目录1 概述2 模型表示3 运行结果4 结论5 参考文献6 Matlab代码实现 柔性作业车间调度问题（ flexible job shopscheduling problem,FJSP)是JSP的扩展，以往的JSP和FJSP研究中,大都忽略了运输时间。由于考虑运输时间会使调度优化结果更符合实际,所以考虑运输时间的FJSP研究日益增多10-1,但这些研究并没有考虑运输时间对能耗的影响。FJSP中各工序有多台机床可供选择,造成相邻工序间运输路线存在多种可能，从而使得运输时间不同。若工件运输目的机床处于待机状态

并行机调度（也称并行多机调度, Parallel MachinesScheduling Problem,简称PMSP问题)是实际生产过程中的一类典型调度问题,其研究n个工件J，…,J.}在m台机器{M,,…，Mm}]上的加工过程,每个工件只有一道工序"。在并行机调度问题中，当每台机器均能满足各工件的加工时,此时的调度解主要考虑所有工件在各机器上的划分问题,或者说,如何将m台机器分配给n个工件。以最大完工时间最小为优化日标的并行机调度问题已经被证明是NP完全问题。