【车间调度】基于遗传算法实现产品自动排序问题matlab源码

【车间调度】基于遗传算法求解车间调度模型含GUI.zip

生产车间看板。源文件格式，下载后可以直接使用。

%Step 1 问题相关数据初始化 %Step 2 算法参数初始化 %Step 3 种群初始化 %step 4 根据单一染色体获得其详细的调度方案 %生成机器基础表 %获取可用机器编码 %依次为jobSeq中的作业安排当前的机器及开工、完工时间 %获取这些可用机器中最早可用机器编码 %根据可用机器的最早可用时间和当前作业的最早可用时间确定该作业在该到工序上的开工，完工时间 %更新作业和机器的可用时间

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串行工序，多工序串行

灰狼优化算法（GWO）是目前一种比较新颖的群智能优化算法，具有收敛速度快、寻优能力强等优点。将灰狼优化算法用于求解复杂的作业车间调度问题，与布谷鸟搜索算法进行比较研究，验证了标准GWO算法求解经典作业车间调度问题的可行性和有效性。在此基础上，针对复杂作业车间调度问题难以求解的特点，对标准GWO算法进行改进，通过进化种群动态、反向学习初始化种群以及最优个体变异三个方面的改进操作，测试结果表明，改进后的混合灰狼优化算法能够有效跳出局部最优值，找到更好的解，并且结果鲁棒性更强。

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为了探讨头脑风暴算法对离散调度问题的求解能力,以柔性作业车间调度问题为应用场景,提出集成种群多样性机制和讨论机制的头脑风暴优化算法.首先,建立柔性作业车间调度模型;然后,提出双机制头脑风暴优化算法,包含增加种群多样性机制和讨论机制,并深入分析算法的关键参数,设计关键操作,提出基于扩展工序的编码方式,设计聚类算法、扰动算子和合并算子;最后,对典型算例进行仿真计算,结果表明,增加种群多样性和讨论机制的头脑风暴优化算法表现最为优异,能够有效避免算法早熟,显著提高该系列算法的寻优能力.

蚁群\混合蚁群遗传算法在车间作业调度的应用研究