【车间调度】基于模拟退火求解车间调度问题.md

遗传算法求解混合流水车间调度问题

人工智能-机器学习-面向模糊车间调度问题的智能算法研究.pdf

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

【优化调度】基于改进蛙跳算法求解流水车间调度问题matlab代码

人工智能-机器学习-混合差分分布估计算法及其在车间调度中的应用研究.pdf

matlab开发，实现车间调度问题，可以自己设置工件工序数据。 global mn nn ma ;%mn为总工件数，nn为总工序数，ma为机器数计数从1开始 global M T; %/M为以工件为行，工序为列的机器号矩阵，T为相应的时间矩阵 %global finish;%finish为O（ijk）能够完成的最早时间； global MAX INF;%MAX为数组的最大值，INF为规定的最大值

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．

大数据-算法-非线性工时多工艺路线条件下作业车间调度问题研究.pdf

一种基于遗传算法的作业车间调度问题的解决方案，陈浩哲，王晨升，作业车间调度问题(job shop scheduling problem，JSP)是复杂调度问题类型之一，有十分重要的研究意义和工程价值。本文以标准遗传算法为基础�