【车间调度】基于模拟退火算法求解车间调度问题matlab源码.md

编写matalb程序，解决6*6车间任务调度问题，并绘制了甘特图 编写matalb程序，解决6*6车间任务调度问题，并绘制了甘特图

调度在企业制造系统中起着关键作用，因为它大大提高了效率和竞争力，这一点已被广泛接受。 流水车间调度问题是一种典型的问题，涉及许多实际问题。 由于流水车间调度问题是NP难题，因此在大规模情况下，在较短的CPU时间内获得令人满意的解决方案具有实际价值。 拉格朗日松弛（LR）是一种可以处理大规模可分离问题的方法。 通过LR方法，可以将一个复杂的问题分为几个较小的子问题，这些子问题更容易解决。 但是，存在一个关键挑战，即拉格朗日乘数可能会缓慢收敛。 本文提出了一种新的概率近似次梯度法（PASG），其中使用智能优化算法来获取适当的方向以改进拉格朗日乘数。 PASG方法可以合理地分配计算时间，并在有限的计算时间内获得令人满意的进度表。 随着计算时间的延长，获得最佳解的可能性收敛至1。PASG方法的有效性通过对大规模和长期水平问题的数值测试结果得到证明。

车间调度问题模型 对于给定的m台机器对n个工件 给定每个工件在各机器上的加工次序 加工操作在一个特定的机器上，在已知的时间段完成 把加工操作在确定的时间分配给确定的机器 目标函数 * *

流水车间调度问题一种方法的源代码，有N个工件M台机器，每个阶段至少有一台机器并且至少有一阶段有不少于一台机器。

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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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。

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。

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。