【生产调度】基于多层编码遗传算法实现多目标生产调度问题matlab源码.zip
2021-11-12 09:52:16
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非线性方程组的求解是数值计算领域中最困难的问题，大多数的数值求解算法例如牛顿法的收敛性和性能特征在很大程度上依赖于初始点。但是对于很多非线性方程组，选择好的初始点是一件非常困难的事情。本文结合遗传算法和经典算法的优点，提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法。该混合算法充分发挥了遗传算法的群体搜索和全局收敛性，有效地克服了经典算法的初始点敏感问题；同时在遗传算法中引入经典算法（Powell法、拟牛顿迭代法）作局部搜索，克服了遗传算法收敛速度慢和精度差的缺点。选择了几个典型非线性方程组，从收敛可靠性、计
2021-11-09 21:26:38
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通过对生产切换问题进行建模, 并采用gurobi+python对该模型进行求解, 是学习gurobi和生产调度问题的绝佳资料.
2021-10-28 17:02:54
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通过对装配计划问题进行建模, 并采用gurobi+python对该模型进行求解, 是学习gurobi和生产调度问题的绝佳资料.
2021-10-28 17:02:54
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基于现代物流配送路径中出现的车辆没有根据配送路线完成任务和配送路线不合理的原因，就实现了基于混合遗传算法的物流配送路径优化设计。首先，本文使用遗传算法和聚类分析技术的相互结合，提出了对物流配送路径优化问题的算法。其次，通过聚类分析技术实现配送客户综合的优先级聚类。最后，利用配送路优化的数学模型提出了混合遗传算法的物流配送路径优化数学模型。通过对本文所研究的算法进行计算，表示此种混合路径能够有效解决现代物流配送路径中不合理的问题，并且实现最优解。
2021-10-20 20:01:52
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建立并求解一个基于成本最小的供应链网络模型。与以往研究不同，在该模型中生产一种产品需要至少两种原料，每种原料都可以由备选供应商提供。根据模型的特点，用0、1代表对原材料供应商、工厂和分销中心的选择情况，以MATLAB 7.6为平台，运用Sheffield大学的遗传算法工具箱，将遗传算法与线性规划算法相结合，实现了模型的求解。算例结果表明，给出的染色体编码方案正确，混合遗传算法有效，能解决多周期、多原料的供应链网络成本优化问题。还探讨了需求和距离变化，以及需求随机时对最优成本和最优个体的影响。研究表明，需求变化的影响大于距离变化的影响，需求随机对最优成本和最优个体的影响不大。
2021-09-10 09:10:14
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针对炼钢连铸生产调度计划的可执行性要求, 考虑到生产中的设备选择及作业时间的不确定性问题, 提出一种利用任务可执行设备的加工权重赋值方法来量化描述现实生产中加工设备间的匹配关系, 并以设备选择优先级策略的形式引入遗传算法的交叉、变异过程, 按照生成可行解、再进行种群优化的分步决策方式形成混合遗传算法. 以某炼钢厂的实际生产调度数据为例进行仿真实验, 其结果表明了所提出算法的有效性.
2021-09-09 20:23:09
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