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
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【DELM分类】基于遗传算法改进深度学习极限学习机实现数据分类附matlab代码
2022-05-06 08:39:33
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由于单通道电液位置伺服系统是一种非线性时变系统，而且有阻尼比小、参数变化大、非线性程度高的特点，传统的PID控制已经很难满足六自由度并联平台的控制精度的要求。针对六自由度并联平台单通道的数学模型，采用遗传算法对其PID控制器的参数进行优化控制，以满足系统的控制精度的要求。仿真结果表明该控制系统的性能指标有了很大改善，证明了该遗传算法的可行性和有效性，克服了传统PID整定参数费时的缺点，对解决实际控制问题提供了有效的方法，并且具有良好的抗干扰能力，其适应性（鲁棒性）也有了很大的提高。
2022-05-05 16:22:50
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