之前与老师做项目的时候写的粒子群算法解决柔性作业车间调度问题，是用Java写的，标准测试数据及优解在data文件夹下 之前与老师做项目的时候写的粒子群算法解决柔性作业车间调度问题，是用Java写的，标准测试数据及优解在data文件夹下

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分别使用两种算法（人工蜂群ABC和蚁群ACS）求解多模式资源约束项目调度问题MRCPSP，matlab编程实现。不同规模的算例多达350个，在EXCEL文件可直接读入。MH=meta-heuristics

针对置换流水车间调度问题的基本特征和传统遗传算法易早熟的缺陷，设计了改进遗传算法来求解此问题。采用NEH和Palmer启发式算法进行种群初始化，以提高初始解的质量；根据Metropolis准则对染色体进行选择操作，避免陷入局部最优；在变异过程中引入禁忌算法，避免迂回搜索；在算法迭代过程中引入了保优机制，避免丢失优秀染色体的基因信息；采用自适应终止准则，以保证解的质量。基于典型Benchmark算例的仿真实验结果表明，算法在求解质量和收敛速度方面明显优于NEH算法和种群经过初始优化的传统遗传算法。

细菌觅食算法求解经济调度问题，含40台火电机组的实例，下载后可以直接运行。

全都是自己写的，都能跑出来 实打实写的哦~ 仅供参考 最重要的还是自己理解 用动态规划算法设计独立任务最优调度问题解决方案并实现，并分析算法复杂性。 预览地址：

动态作业车间调度问题是作业车间调度问题的一种形式，具有不同的到达时间作业或非并发作业。 这个问题可以用图的形式表示，即寻找从起点到终点的最短路径。 可以使用的一种解决方案是使用蚁群优化算法。 有三种输入作业的方法：xls 文件、矩阵和有吸引力的对话框。

遗传算法，VCR路线规划问题，采用遗传算法进行迭代分析，规划处效率最高的路线

系统应具备的功能： （1）求出由一个编号依次为1，2，……，n的车厢序列可能产生的所有出栈系列； （2）求出有多少种出栈的可能性； （3）对于每个输出序列演示出所有操作序列的变化过程。

针对粒子群算法求解置换流水车间调度这类NP-hard问题存在的早熟问题，本文提出了一种基于随机键编码的双模式飞行粒子群算法。首先，基于ROV规则对工件加工顺序进行随机键编码。其次，粒子在搜索过程中采用带有自适应惯性权重的双模飞行方式来更新位置和速度，避免粒子群陷入早熟收敛状态。为了提高解的质量，每次迭代过程中对PSO优化得到的种群最优解进行邻域局部搜索。最后，通过对标准测试集的数值仿真及与其他PSO算法的比较，证实了所提算法求解该问题的有效性与可行性。