采用遗传算法对工序进行安排和寻优实现智能制造技术车间调度，matlab2021a测试。解码后对应最优个体的加工顺序

优化目标: 最小平均流动时间 粒子数:20 循环代数:500 变异率:0.35 变异变换对数:3 模拟退火初始值:1000 模拟退火终值:0 迭代循环值:47 47 47 47 47 47 47 47 46 46 46 46 46 45 45 44 44 44 43 43 43 43...... 最小平均流动时间:42 最大完工时间:60 最小间隙时间:55 最优粒子3 2 6 6 5 4 1 2 2 1 6 4 5 4 5 3 1 3 6 4 3 2 5 6 2 1 5 3 4 3 2 5 1 6 1 4

第1章 绪 论 1.1选题的目的及意义 1.2国内外研究现状及发展趋势 1.2.1国内外研究现状 1.2.2发展趋势 1.3本文研究内容 第2章 车间调度问题 2.1车间调度问题综述 2.1.1车间调度问题的描述 2.1.2车间调度问题的分类 2.1.3车间调度问题的特点 2.1.4求解车间调度问题的常用方法 2.2柔性流水车间调度问题 2.2.1柔性流水车间调度问题概述 2.2.2柔性流水车间调度问题建模 第3章 遗传算法理论 3.1遗传算法的基本思想 3.2遗传算法的基本概念 3.3遗传算法的特点 3.4遗传算法的改进 3.5遗传算法的操作设计 3.5.1编码方式 3.5.2选择操作 3.5.3交叉操作 3.5.4变异操作 3.6遗传算法的参数设计 第4章 柔性流水车间调度遗传算法设计 4.1编码方式 4.2解码方式 4.3选择方法 4.4交叉方法 4.5变异方法 4.6算法流程设计 第5章 程序实现及仿真分析 5.1问题描述 5.2程序设计 5.2.1种群初始化 5.2.2选择算子 5.2.3交叉算子 ...... 基于遗传算法的柔性流水车间调度设计与实现（论文+源码+答辩ppt

基于混合遗传算法车间调度优化源码文档

针对不确定多目标柔性作业车间调度问题,将工序加工时间采用区间数表示,以区间最大完工时间和区间机器总负荷为优化目标,构建多目标区间柔性作业车间调度模型,并设计一种多目标进化优化算法对该模型进行求解.算法采用混合策略生成初始化种群,并采用贪婪插入法对染色体进行解码,通过基于可能度的占优关系评价个体性能,将区间目标归一化结合拥挤距离反映优化解的分布情况.实验结果验证了所提出算法的有效性.

深度强化学习求解动态柔性作业车间调度问题

针对微粒群优化算法在求解作业车间调度问题时存在的易早熟、搜索准确度差等缺点，在微粒群优化算法的基础上引入了模拟退火算法，从而使得算法同时具有全局搜索和跳出局部最优的能力，并且增加了对不可行解的优化，从而提高了算法的搜索效率；同时，在模拟退火算法中引入自适应温度衰变系数，使得SA算法能根据当前环境自动调整搜索条件，从而避免了微粒群优化算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明，与其他算法相比，该算法是一种切实可行、有效的方法。

为能够应用和声搜索算法(HSA)高效求解作业车间调度问题(JSSP)，提出一种新的差分和声搜索算法(DEHSA)。首先，针对和声函数连续而工序离散现象，设计了排序工序数量转换法，将浮点数的和声转换成工件序列；其次，为提高HSA的收敛速度，改进了HSA的进化模式，不仅是替换一个最差解，还提出了和声变量进化时依赖于当前最优解的“导优”概率；最后，将差分进化算法(DEA)引入到HSA中，克服了HSA方向性差和后期停滞的现象。仿真实验结果表明，DEHSA在求解JSSP上具有可行性和有效性。

在柔性作业车间调度问题的基础上，考虑多台搬运机器人执行不同工序在不同机床之间的搬运，形成柔性机器人作业车间调度问题，提出混合蚁群算法。用改进析取图对问题进行描述，使用混合选择策略、自适应伪随机比例规则和改进信息素更新规则优化蚁群算法，结合遗传算子完成机床选择和工序排序。使用一种多机器人排序算法完成搬运机器人分配和搬运工序排序。通过多组算例仿真测试并与其他算法进行比较，验证了算法的有效性和可靠性。

Python | 模拟退火算法解决置换流水车间调度问题 使用启发式算法解决置换流水车间调度问题 txt文档中分别为源码和测试用例 未涉及第三方库，可以直接复制到pyCharm中运行 由于主函数使用了递归，程序可能运行较慢 （运行时需在源码中更改测试用例的保存路径）