基于和声搜索优化算法的机器工作调度matlab仿真,输出甘特图
1.程序功能描述基于和声搜索优化算法的机器工作调度matlab仿真,输出甘特图. 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 （完整程序运行后无水印） 3.核心程序```%% 和声搜索算法主体for it = 1:MaxIt it % 初始化新和声数组 Xnew = repmat(Stru...
基于NSGAII的的柔性作业调度优化算法MATLAB仿真,仿真输出甘特图
1.程序功能描述 基于NSGAII的的柔性作业调度优化算法MATLAB仿真,仿真输出甘特图,完工时间:,延期,机器负载,机器能耗。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 （完整程序运行后无水印） 3.核心程序 ```for i=1:JQ(1).num_mac m_index=find...
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
1.程序功能描述 车间作业调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSSP）是一种典型的生产调度问题，旨在确定一系列作业在多个并行工作中心上的加工顺序和起止时间，以最小化总完成时间、最大完工时间、机器闲置时间等目标。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 ...
基于PSO粒子群优化的车间调度问题求解matlab仿真,输出甘特图
1.程序功能描述 基于PSO粒子群优化的车间调度问题求解matlab仿真,输入不同机器，不同工作的完成时间，输出甘特图,输出收敛图。实现车间多机器，多任务最优并行调度。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 ```for iter = 1: Iters iter for i=1:N_pso %V,X更新 V(i,:) = wV(i,:)+C1ra...
基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图
1.程序功能描述 基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图和优化收敛曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 ```[Xs,ff] = func_initial(T,Npop);fout = zeros(Iters,1); for i = 1:Iters i [ff,I] = sor...
基于变异混合蛙跳算法的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图
1.程序功能描述变异混合蛙跳算法的车间调度最优化,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 Pop_n = round(sqrt(Npop)); Pop_s = ceil(Npop/Pop_n); Npop =Pop_s*Pop_n; ...
基于GWO灰狼优化的生产线工件工序调度优化matlab仿真,仿真输出优化收敛曲线和工序调度甘特图
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 灰狼优化算法(GWO),灵感来自于灰狼.GWO算法模拟了自然界灰狼的领导层级和狩猎机制.四种类型的灰狼,如 α,β,δ,w 被用来模拟领导阶层。此外，还实现了狩猎的三个主要步骤:寻找猎物、包围猎物和攻击猎物。 为了在设计GWO算法时对灰狼的社会等级进行数学建模,我们将最适解作为α .因此,第二和第三个最...
基于PSO粒子群优化的任务指派最优问题matlab仿真,并输出甘特图
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：每个节点的人员:4 3 4 1 8 1 3 1 4 7 8 4 5 2 7 3 5 6 8 7 1 6 2 1 4 8 2.算法涉及理论知识概要 PSO算法是一种随机的、并行的优化算法。它的优点是：不要求被优化函数具有可微、可导、连续等性质，收敛速度较快，算法简单，容易编程实现。然而，PSO...
基于模拟退火算法的车间调度优化matlab仿真,输出甘特图
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：优化目标: 最小平均流动时间粒子数:100 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最小平均流动时间:43 最大完工时间:61 最小间隙时间:60最优粒子3 1 3 6 4 5 3 2 5 5 4 1 6 2 2 1 4 1 3 6 5...
m基于遗传优化的复杂工序调度matlab仿真,输出甘特图和优化收敛图
1.算法描述 遗传算法 (Genetic Algorithm，GA) 是一种基于规律进化的随机优化搜索算法，该算法最早是由Holland在1975年提出的。遗传算法的主要优势是通过对目标对象进行优化操作，并通过基于概率的搜索方法，获得相应的搜索空间，因此GA算法具有较强的全局搜索能力。由于遗传算法特有的全局搜索能力，其被广泛使用在各个领域，包括信号处理，机器学习以及控制域等。遗传优化的主要...
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