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【算法学习笔记】5:基于蚁群算法的柔性
作业车间
调度问题(FJSP)快速求解
简述 这是《深度学习与人工智能》课程中很普通的一道作业题,但因为发现了一个更巧妙的搜索目标的形式,让求解过程快了很多,代码实现起来也简单了非常多,而且最终的搜索效果也更好。 关于蚁群算法和柔性
作业车间
调度问题不再赘述。 求解策略比较 如果用这篇文章中的方法,求解这个问题会很困难。因为同Job的不同工序是有先后顺序的,如果直接在上面这张表里搜索解,也就是说搜索出的是这张表里每一行标一个机器,那么接下来的时间计算就非常麻烦,需要从这张表去计算一个最优的调度顺序,这个过程代价很高,而且程序很难写。 在这篇文章中看到了一种搜索目标的表示形式,这篇文章虽然是讲遗传算法而不是蚁群算法,但是它对遗传算法染
2021-03-09 19:09:52
444KB
学习
学习笔记
算法
1
作业车间
调度编码、解码、绘图.rar
Matlab代码,用于
作业车间
调度问题求解,包含
作业车间
调度问题的编码(基于工序)、解码、绘制甘特图,可结合自己所需要的启发式算法进行求解。
2021-03-02 21:42:39
2KB
作业车间调度
甘特图
1
具有总能耗约束的柔性
作业车间
调度问题研究
具有总能耗约束的柔性
作业车间
调度问题研究
2021-03-02 13:05:41
604KB
研究论文
1
模拟退火算法解决
作业车间
调度问题(Job Shop Scheduling, JSP)
包含文档、源代码、测试结果展示
2021-02-25 16:03:33
210KB
C语言,作业车间调度问题
1
求解
作业车间
调度问题的改进萤火虫算法
作业车间
调度问题是将多台机器安排处理多个工件的组合优化问题,使最大完工时间达到最小。应用传统萤火虫算法求解时,萤火虫个体到达最优解附近时,相对吸引力逐渐增强,导致局部搜索能力减弱,造成求解结果在最优解附近震荡,进而使求解精度下降。为改善解的质量,本文在萤火虫算法迭代过程中引入精英选择策略,保护进化过程中的优秀个体,避免最优解丢失;为提高算法收敛速度与求解精度,对萤火虫位置更新方法引入基于种群规模和迭代次数的动态自适应惯性权重;同时对每一代萤火虫种群最优个体引入禁忌搜索算法,提高局部搜索能力。仿真结果表明本文所提出改进算法在解决
作业车间
调度问题上的有效性与实用价值。
2021-01-28 02:34:19
911KB
作业车间调度;
改进萤火虫算法;
精英选择策略;
惯性权重
1
蚁群\基于改进蚁群算法的柔性
作业车间
调度问题的求解方法
蚁群\基于改进蚁群算法的柔性
作业车间
调度问题的求解方法
2020-01-14 03:09:56
829KB
蚁群\基于改进蚁群算法的柔性作业车间调度问题的求解方法
1
论文研究-考虑工件移动时间的柔性
作业车间
调度问题研究.pdf
分析生产车间的实际生产状况,建立了考虑工件移动时间的柔性
作业车间
调度问题模型。该模型考虑了以往柔性
作业车间
调度问题模型所没有考虑的工件在加工机器间的移动时间,使柔性
作业车间
调度问题更贴近实际生产,让调度理论更具现实性。通过对已有的改进遗传算法的遗传操作进行重构,设计出有效求解考虑工件移动时间的柔性
作业车间
调度问题的改进遗传算法。最后对实际案例进行求解,得到调度甘特图和析取图,通过对甘特图和析取图的分析验证了所建考虑工件移动时间的柔性
作业车间
调度问题模型的可行性和有效性。
2020-01-03 11:39:34
1.13MB
工件移动时间
柔性作业车间调度问题
析取图
遗传算法
1
job shop matlab
作业车间
调度 调度 恶化时间的调度 matlab源码 甘特图 演示 matlab 入门
2019-12-21 22:16:46
10KB
job
shop
作业车间
调度
1
蜂群算法解决柔性
作业车间
调度Java(附测试数据)
人工蜂群算法解决柔性
作业车间
调度问题,用Java写的。参考论文:陈少, 吉卫喜, 仇永涛, et al. 改进人工蜂群算法求解柔性
作业车间
调度问题[J]. 组合机床与自动化加工技术, 2018, No.531(05):166-169.
2019-12-21 21:45:12
40KB
蜂群
柔性作业车间调度
FJSP
1
作业车间
调度matlab源码及解析
通过遗传算法实现的
作业车间
调度源码,供参考学习和交流。
2019-12-21 21:45:03
52KB
job-shoping
matlab源码
遗传算法
1
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