1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信

针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问 题，以总行驶距离、车辆使用数最小化，以及平均客 户满意度最大化为目标，构建基于可信性测度理论 的多目标模糊机会约束模型。改进了交叉算子，在 引入局部优化算法及擂台法则的基础上设计了适合 求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法，运行一 次程序可以得到两个或多个 Pareto 非支配解，决策 者可以根据最少车辆数及满意度最大化做出抉择。

研究包含稳态目标计算(Steady-state target calculation,SSTC)层和动态控制层的双层结构预测控制(Model predictive control,MPC)及其实现方法.我们将已有的辨识、优化和控制方案适当地组合并软件化.通过在多优先级稳态目标计算中引入新的变量,给出了稳态目标计算的统一表达方法,每个优先级的优化问题或是跟踪外部目标,或是放松软约束.通过仿真算例和应用实例相结合的方式验证了软件功能.

针对目标函数系数和约束条件系数均在椭球扰动集下的不确定多目标线性规划, 提出了椭球扰动集下的鲁棒多目标线性规划问题。基于每个目标均需获得鲁棒解的假设下给出了定理及证明, 以此把原问题转换为具有二阶锥约束的确定性多目标优化问题。设计了一种混合策略求解算法, 整体流程采用多目标遗传算法, 局部采用SOCP优化软件Sedumi进行计算, 从而获得不确定多目标线性规划的鲁棒解集, 并通过数值算例验证了该算法的有效性。

针对钢铁企业中的热轧生产调度问题,考虑了生产工艺中的多重约束,建立了基于奖金收集车辆路径问题模型的批量计划模型。模型综合考虑了同宽轧制长度的限制和烫辊材的约束,并针对约束复杂冲突的特点,设计一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法来求解。生产实际数据的仿真实验表明模型和算法的有效性。

针对基于加工单元的制造车问的生产调度问题进行了研究。采用多智能体技术建立基于加工单元的制造车间的调度系统结构，系统由3类智能体构成：管理智能体、任务智能体、加工单元智能体。各智能体通过相互协商、通讯来完成工件加工路径的确定，智能体之间的通讯是采用0MG的CORBA技术实现的。采用遗传算法来确定工件的开工次序及开工时间。系统还对设备故障、急件插入等异常事件给出了处理方案。所开发系统可以解决基于加工单元的制造车间的动态调度问题，能产生任务的最佳调度方案。最后给出了一个调度算例。

对于学习遗传算法的同志们确实是一个参考的好资料！

NETRONIC提供一整套可视化调度扩展和应用程序。适用于 Microsoft Dynamics 365 Business Central（和 Dynamics NAV）。 NETRONIC的可视化调度应用程序可帮助 Business Central 用户进行生产调度以及项目和资源调度。 Microsoft Dynamics 365 Business Central的有限容量计划 在不投资新机器的情况下提高产量 借助Dynamics 365 Business Central的Visual Advanced Production Scheduler，客户已经看到： 1) 准时交货率高达90% 2) 由于更好的调度，降低了运输成本 3) 提高客户+员工满意度

人工智人-家居设计-混合遗传算法在智能天线赋形中的应用.pdf

车间生产调度管理系统的设计与实现-VB编程毕业设计.doc