近年来, 在基于Q学习算法的作业车间动态调度系统中, 状态-行动和奖励值靠人为主观设定, 导致学习效果不理想, 与已知最优解相比, 结果偏差较大. 为此, 基于作业车间调度问题的特质, 对Q学习算法的要素进行重新设计, 并用标准算例库进行仿真测试. 将结果先与已知最优解和混合灰狼优化算法、离散布谷鸟算法和量子鲸鱼群算法在近似程度、最小值方面进行比较分析. 实验结果表明, 与国内求解作业车间调度问题的Q学习算法相比, 该方法在最优解的近似程度上显著提升, 与群智能算法相比, 在大多数算例中, 寻优能力方面有显著提升.
2022-06-01 00:16:39
1.52MB
1
分别用改进的粒子群优化算法和改进的差分进化算法求解柔性作业车间调度问题
问题规模以(工件J*工序P*机器M)表示，例如J20P10M10表示共有20个工件，每个工件有10个工序，总共有10个加工机器可供选择。data文件夹中的文件表示程序所用的数据，其中data_first文件的问题规模是J10P5M6，data_second文件的问题规模是J20P10M10，data_third文件的问题规模是J20P20M15。对于其中数据的解释：横向表示工序，纵向表示机器，每个数值表示机器加工工序的耗时，工序和机器都是按顺序排列的。以data_first.txt文件为例，前五行分别表示第一个工件的5个工序分别在6台机器上加工的时间，第5-10行表示第二个工件的5个工序分别在6台机器上加工的时间，以此类推。
关于编码，本项目采用的是同类问题常用的编码方式，参考论文“基于改进遗传算法的柔性作业车间调度问题研究”，与该论文所述的编码方式不同的是，本项目的编码中第一段为工序编码，第二段为机器编码。DE文件夹中的三个文件分别采用三种不同的初始化方式，其中DE_first.py采用的是完全随机的
2022-05-07 09:10:53
22KB
针对作业车间调度问题，提出改进的混合蛙跳算法．采用基于工件操作的蛙体结构，定义青蛙的相似性和距离，构造相应的青蛙移位策略，有效克服工件机器顺序的约束限制，保证青蛙新位置的可行性．通过经典算例仿真计算结果表明，该算法能有效求解较大规模的作业车间调度问题．
2022-05-05 22:16:28
291KB
1