基于 MATLAB 的模拟退火算法在车间调度问题中的应用

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本文探讨了模拟退火算法在车间调度问题中的应用,通过MATLAB实现算法,解决工件处理时间矩阵定义的任务分配,以最小化制造完工时间。详细介绍了算法的原理、实施步骤和实验结果,展示其在复杂问题中的潜力。

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基于 MATLAB 的模拟退火算法在车间调度问题中的应用

随着现代制造业的发展,工厂车间的高效调度变得越来越重要。针对车间调度问题,学术界和工业界提出了很多优化方法,其中之一就是模拟退火算法。

模拟退火算法是一种全局优化算法,可用于解决各种实际问题,包括车间调度问题。本文将介绍如何使用 MATLAB 实现模拟退火算法,以及如何用该算法求解车间调度问题。

  1. 模拟退火算法简介

模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是由 S. Kirkpatrick 等人于1983年提出的一种全局搜索算法。该算法模拟固体物质的退火过程,通过控制温度来避免陷入局部最优解。

模拟退火算法由以下三个过程组成:

(1)初始状态:从初始状态开始搜索,常常采用随机生成的初始解。

(2)扰动过程:对当前解进行一个小的扰动,产生一个新解。

(3)接受准则:根据一定概率准则,决定是否接受新解作为当前解,以避免被卡在局部最优解中。

  1. 车间调度问题模型

车间调度问题是在有限的机器和工件集合下为了获得最优完工时间(Makespan)而安排机器完成各项工作任务的过程。在本文中,我们将考虑一个具有 m 台机器和 n 个工

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