Matlab/Visual C++混合编程求解单件车间调度问题

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matlab车辆调度优化算法

matlab车辆调度优化算法

车辆调度优化算法在现代物流和运输领域中扮演着重要的角色。

随着城市化进程的加快和人们对快速高效货运的需求不断增加,车辆调度优化算法的研究和应用变得尤为重要。

其中,matlab作为一种强大的计算工具,被广泛应用于车辆调度优化算法的研究和实践中。

本文将从以下几个方面对matlab车辆调度优化算法进行探讨。

一、matlab在车辆调度优化算法中的应用概述1. Matlab在数学建模方面的优势Matlab作为一种强大的数学软件工具,拥有丰富的数学函数库和强大的矩阵运算能力,能够快速高效地进行数学建模和优化计算。

在车辆调度优化算法中,这种优势使得Matlab成为一种理想的工具。

2. Matlab在算法研究和实现中的应用Matlab提供了丰富的算法工具箱,包括遗传算法、模拟退火算法、粒子裙优化算法等常用的优化算法,这些算法的灵活性和易用性使得Matlab成为车辆调度优化算法研究和实现的理想选择。

二、matlab在车辆路径规划中的应用1. 车辆路径规划的基本问题和挑战车辆路径规划是车辆调度优化算法中的重要问题之一,它涉及到如何合理安排车辆的行驶路线,以最大限度地减少行驶距离和时间。

这是一个 NP 难题,需要运用各种优化算法来求解。

2. Matlab在车辆路径规划中的具体应用Matlab提供了丰富的优化算法工具箱,可以很方便地用来解决车辆路径规划中的优化问题。

可以利用遗传算法来对车辆路径进行优化,或者利用模拟退火算法来寻找最优路径。

三、matlab在车辆调度问题中的应用实例1. 基于Matlab的车辆调度优化算法研究以某物流公司的货物配送路线为例,通过Matlab对车辆调度优化算法进行研究和实现,能够有效降低运输成本,提高运输效率。

2. 基于Matlab的算法实现与性能评测通过实际案例,可以用Matlab对车辆调度优化算法进行实现,并进行性能评测,评估算法的优劣,为实际应用提供参考。

matlab在车辆调度优化算法中具有重要的应用价值,并且在实际的研究和实践中得到了广泛的应用。

遗传算法应用实例及matlab程序

遗传算法应用实例及matlab程序

遗传算法应用实例及matlab程序遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法,在多个领域都有广泛的应用。

下面将以一个经典的实例,车间调度问题,来说明遗传算法在实际问题中的应用,并给出一个基于MATLAB的实现。

车间调度问题是一个经典的组合优化问题,它是指在给定一系列任务和一台机器的情况下,如何安排任务的执行顺序,以便最小化任务的完成时间或最大化任务的完成效率。

这个问题通常是NP困难问题,因此传统的优化算法往往难以找到全局最优解。

遗传算法能够解决车间调度问题,其基本思想是通过模拟生物进化的过程,不断演化和改进任务的调度顺序,以找到最优解。

具体步骤如下:1. 初始种群的生成:生成一批初始调度方案,每个方案都表示为一个染色体,一般采用随机生成的方式。

2. 个体适应度的计算:根据染色体中任务的执行顺序,计算每个调度方案的适应度值,一般使用任务完成时间作为适应度度量。

3. 选择操作:根据个体的适应度,采用选择策略选择一部分优秀个体作为父代。

4. 交叉操作:对选中的个体进行交叉操作,生成新的子代个体。

5. 变异操作:对子代个体进行变异操作,引入随机性,增加搜索空间的广度。

6. 替换操作:用新的个体替换原来的个体,形成新一代的种群。

7. 迭代过程:重复执行选择、交叉、变异和替换操作,直到达到预定的终止条件。

下面给出基于MATLAB的实现示例:matlabfunction [best_solution, best_fitness] =genetic_algorithm(num_generations, population_size) % 初始化种群population = generate_population(population_size);for generation = 1:num_generations% 计算适应度fitness = calculate_fitness(population);% 选择操作selected_population = selection(population, fitness);% 交叉操作crossed_population = crossover(selected_population);% 变异操作mutated_population = mutation(crossed_population);% 替换操作population = replace(population, selected_population, mutated_population);end% 找到最优解[~, index] = max(fitness);best_solution = population(index,:);best_fitness = fitness(index);endfunction population = generate_population(population_size) % 根据问题的具体要求,生成初始种群population = randi([1, num_tasks], [population_size, num_tasks]); endfunction fitness = calculate_fitness(population)% 根据任务执行顺序,计算每个调度方案的适应度% 这里以任务完成时间作为适应度度量fitness = zeros(size(population, 1), 1);for i = 1:size(population, 1)solution = population(i,:);% 计算任务完成时间completion_time = calculate_completion_time(solution);% 适应度为任务完成时间的倒数fitness(i) = 1 / completion_time;endendfunction selected_population = selection(population, fitness) % 根据适应度值选择父代个体% 这里采用轮盘赌选择策略selected_population = zeros(size(population));for i = 1:size(population, 1)% 计算选择概率prob = fitness / sum(fitness);% 轮盘赌选择selected_population(i,:) = population(find(rand <= cumsum(prob), 1),:);endendfunction crossed_population = crossover(selected_population) % 对选中的个体进行交叉操作% 这里采用单点交叉crossed_population = zeros(size(selected_population));for i = 1:size(selected_population, 1) / 2parent1 = selected_population(2*i-1,:);parent2 = selected_population(2*i,:);% 随机选择交叉点crossover_point = randi([1, size(parent1,2)]);% 交叉操作crossed_population(2*i-1,:) = [parent1(1:crossover_point), parent2(crossover_point+1:end)];crossed_population(2*i,:) = [parent2(1:crossover_point), parent1(crossover_point+1:end)];endendfunction mutated_population = mutation(crossed_population) % 对子代个体进行变异操作% 这里采用单点变异mutated_population = crossed_population;for i = 1:size(mutated_population, 1)individual = mutated_population(i,:);% 随机选择变异点mutation_point = randi([1, size(individual,2)]);% 变异操作mutated_population(i,mutation_point) = randi([1, num_tasks]);endendfunction new_population = replace(population, selected_population, mutated_population)% 根据选择、交叉和变异得到的个体替换原来的个体new_population = mutated_population;for i = 1:size(population, 1)if ismember(population(i,:), selected_population, 'rows')% 保留选择得到的个体continue;else% 随机选择一个父代个体进行替换index = randi([1, size(selected_population,1)]);new_population(i,:) = selected_population(index,:);endendend该示例代码实现了车间调度问题的遗传算法求解过程,具体实现了种群的初始化、适应度计算、选择、交叉、变异和替换等操作。

Visual-C#与Matlab混合编程示例(含代码)

Visual-C#与Matlab混合编程示例(含代码)

Visual C# 与Matlab 混合编程由于Visual C# 与Matlab 混合编程的资料并不多,本文通过一个实例来阐述Visual C# 与Matlab 混合编程的方法。

一、混合编程的 4 种方式1. 通过从Matlab的*m文件中生成C语言版本的DLL1) 在Matlab中写好m文件;2) 使用Matlab的编译器,编译为C#能识别的DLL文件;3) 建立C#工程,在工程中引用上一步生成的文件;2. C#调用Matlab工作区计算并返回结果主要使用engOpen, engClose, engPutVariable, engEvalString, engGetVariable 函数进行操作。

大致过程如下:MatlabCSharp.engPutVariable(ep, "ml_a", mx_a);MatlabCSharp.engPutVariable(ep, "ml_b", mx_b);MatlabCSharp.engEvalString( ep, "ml_c = ml_a + ml_b ;" ); mx_c = MatlabCSharp.engGetVariable(ep, "ml_c" );3. 使用Matlab DeployTool 生成COM 组件1) 单击菜单New Deployment Project -> MATLAB Builder NE -> Generic COM Component2) 添加相应的M 文件3) 保存,编译4) 新建C#工程,引用生成的DLL文件。

4. 使用Matlab DeployTool 生成.Net 组件1) 单击菜单New Deployment Project -> MATLAB Builder NE -> .Net Component2) 添加相应的M 文件3) 保存,编译4) 新建C# 工程,引用生成的DLL 文件。

VisualStudio与Matlab实现混合编程

VisualStudio与Matlab实现混合编程

VisualStudio与Matlab实现混合编程环境:Win10vs2010Matlab2015⾥⾯有很多选做的内容,其中2、3必做1.Matlab环境设置:(选做)我没有做这步,因为打mbuild -setup指令不识别,缺少SDK,但是可以正常调⽤Matlab,这步是其他⽅式调⽤Matlab中的⼀步,使⽤Matlab⽣成DLL⽂件,VS引⽤要建⽴独⽴运⾏的C应⽤程序,系统中需要安装Matlab、Matlab编译器、C/C++编译器以及Matlab C/C++数学库函数和图形库函数。

Matlab编译器使⽤mbuild命令可以直接将C/C++源代码编译为独⽴运⾏程序,在这些源代码中可以使⽤Matlab提供的接⼝来调⽤Matlab数学库函数。

虽然⽣成的可执⾏程序可以脱离Matlab环境运⾏,但是它需要Matlab C/C++数学库⽂件或者图形库⽂件的⽀持才能运⾏。

但如果C/C++源代码完全是按传统C/C++源代码语法规则编写,没有包含Matlab数学库和图形库的调⽤,则不仅可以独⽴与Matlab环境,也不需要那两个库函数的⽀持。

在 Matlab 的Command Window 下输⼊命令。

mbuild – setup操作过程如下图:然后输⼊命令mex – setup以类似的⽅法配置编译器。

Matlab 的配置完成。

2.VS环境设置(必做)(1)设置Include 和Library ⽬录项⽬右键->属性->VC++⽬录->包含⽬录:添加<MATLAB>\R2010b\extern\include\win64 我的是:D:\RUANJIAN\Matlab\extern\include\win64<MATLAB>\R2010b\extern\include\ 我的是:D:\RUANJIAN\Matlab\extern\include项⽬右键->属性->VC++⽬录->库⽬录:添加<MATLAB>\R2010b\extern\lib\win32\microsoft 我的是:D:\RUANJIAN\Matlab\extern\lib\win64\microsoft<MATLAB>\R2010b\extern\lib\win64\microsoft截图::(2)设置⼯程⽬录: ( 我并没有设置)项⽬右键->属性->C/C++->常规->附件包含⽬录:添加<MATLAB>\R2010b\extern\include\win64<MATLAB>\R2010b\extern\include\项⽬右键->属性->链接器->常规:添加<MATLAB>\R2010b\extern\lib\win32\microsoft<MATLAB>\R2010b\extern\lib\win64\microsoft项⽬右键->属性->链接器->输⼊->附件依赖性:添加 (必做)libeng.liblibmat.liblibmex.liblibmx.lib 注:1.lib⽂件包含在<MATLAB>\R2010b\extern\lib\win64\microsoft,可根据需要增减 2.附件依赖性在VS2010前以空格隔开,在VS2010后使⽤;隔开。

VC与matlab混编

VC与matlab混编

VC++与Matlab混合编程之引擎操作详解(转)编程2010-10-23 23:27:34 阅读0 评论0 字号:大中小订阅Visual C++是当前主流的应用程序开发环境之一,开发环境强大,开发的程序执行速度快。

但在科学计算方面函数库显得不够丰富、读取、显示数据图形不方便。

Matlab是一款将数值分析、矩阵计算、信号处理和图形显示结合在一起,包含大量高度集成的函数可供调用,适合科学研究、工程设计等众多学科领域使用的一种简洁、高效的编程工具。

不过由于Matlab使用的是解释性语言,大大限制了它的执行速度和应用场合。

基于VC和Matlab混合编程是很多熟悉VC++编程而又需要进行科学计算、数据仿真的科研人员常用的一种方式,其中最简单也最直接的方法就是调用Matlab引擎。

本文以下部分将详细介绍通过VC++6.0调用Matlab6.5引擎来达到VC++与Matlab数据共享编程的方法。

1. 什么是Matlab引擎所谓Matlab引擎(engine),是指一组Matlab提供的接口函数,支持C/C++、Fortran等语言,通过这些接口函数,用户可以在其它编程环境中实现对Matlab的控制。

可以主要功能有:★打开/关闭一个Matlab对话;★向Matlab环境发送命令字符串;★从Matlab环境中读取数据;★向Matlab环境中写入数据。

与其它各种接口相比,引擎所提供的Matlab功能支持是最全面的。

通过引擎方式,应用程序会打开一个新的Matlab进程,可以控制它完成任何计算和绘图操作。

对所有的数据结构提供100%的支持。

同时,引擎方式打开的Matlab进程会在任务栏显示自己的图标,打开该窗口,可以观察主程序通过engine方式控制Matlab运行的流程,并可在其中输入任何Matlab命令。

实际上,通过引擎方式建立的对话,是将Matlab以ActiveX控件方式启动的。

在Matlab初次安装时,会自动执行一次:matlab /regserver将自己在系统的控件库中注册。

vc和matlab的混合编程-Silence的日志-网易博客

vc和matlab的混合编程-Silence的日志-网易博客

vc和matlab的混合编程-Silence的日志-网易博客vc和matlab的混合编程技术 2008-10-29 23:14:29 阅读60 评论0 字号:大小订阅matlab真的是一个好东西,它的介绍我就不说啦,自己google 去,matlab在数学处理、数字图像方面的研究有很好的应用,只是他在与其他例如vc,vb,java的接合上显得比较的困难,似乎大家都在探讨这方面的问题,经过这些天的猛看猛试验,最终在matlab的COM接合上实现突破,并且正如matlab推荐的那样,真的非常的方便和通用,几乎可以处理所有的函数,包括图形图像的处理函数。

一般来说,vc调用matlab混合编程有以下几个途径:一、通过Matlab Engine方式Matlab Engine是指一组Matlab提供的接口函数,支持C语言, Matlab Engine采用C/S(客户机/服务器)模式,Matlab作为后台服务器,而C程序作为前台客户机,通过Windows的动态控件与服务器通信,向Matlab Engine传递命令和数据信息,从Matlab Engine接受数据信息。

用户可以在前台应用程序中调用这些接口函数,实现对Matlab Engine的控制。

采用这种方法几乎能利用Matlab全部功能,但是需要在机器上安装Matlab软件,而且执行效率低,因此在实际应用中不采用这种方法,在软件开发中也不可行,我认为适合个人使用或做演示用,因此不打算介绍。

二、直接调用Matlab的C/C++数学函数库Matlab中提供了可以供C/C++语言调用的C/C++数学函数库,其中包含了大量用C\C++语言重新编写的Matlab数学函数,这些函数涉及到线形代数、数值分析、傅立叶变换、多项式计算、解微分方程等,并且函数库中提供了大量各种矩阵操作函数,在VC中可以直接使用这些函数,通过这些函数可以在VC中方便的实现在Matlab中矩阵运算功能。

车间作业调度问题遗传算法Matlab源码

车间作业调度问题遗传算法Matlab源码
newfarm{i}=a;%交叉后的子代存入newfarm
newfarm{i+1}=b;
end
%新旧种群合并
FARM=[farm,newfarm];
%第四步:选择复制
FITNESS=zeros(1,2*N);
else
cp=unidrnd(n-1);%随机选择交叉点
a=[A(:,1:cp),B(:,(cp+1):n)];%双亲双子单点交叉
b=[B(:,1:cp),A(:,(cp+1):n)];
end
%--------------------------------------------------------------------------
% 输入参数列表
% M 遗传进化迭代次数
% N 种群规模(取偶数)
% Pm 变异概率
% T m×n的矩阵,存储m个款式n个工组的加工时间
pos=find(fitness==minfitness);
Xp=farm{pos(1)};
%第五步:变异
for i=1:N
if Pm>rand;%变异概率为Pm
X=farm{i};
I=unidrnd(m);
Ser=randperm(2*N);
for i=1:N
f1=FITNESS(Ser(2*i-1));
f2=FITNESS(Ser(2*i));
if f1<=f2
farm{i}=FARM{Ser(2*i-1)};
fitness=zeros(1,N);
plotif=0;
for i=1:(2*N)
X=FARM{i};

matlab模拟退火算法单约束车间流水线调度解决实现及示例

matlab模拟退火算法单约束车间流水线调度解决实现及示例

matlab模拟退⽕算法单约束车间流⽔线调度解决实现及⽰例⽬录⼀、车间调度简介1 车间调度定义2 传统作业车间调度3 柔性作业车间调度⼆、模拟退⽕算法简介三、部分源代码四、运⾏结果五、matlab版本及参考⽂献⼀、车间调度简介1 车间调度定义车间调度是指根据产品制造的合理需求分配加⼯车间顺序,从⽽达到合理利⽤产品制造资源、提⾼企业经济效益的⽬的。

车间调度问题从数学上可以描述为有n个待加⼯的零件要在m台机器上加⼯。

问题需要满⾜的条件包括每个零件的各道⼯序使⽤每台机器不多于1次,每个零件都按照⼀定的顺序进⾏加⼯。

2 传统作业车间调度传统作业车间带调度实例有若⼲⼯件,每个⼯件有若⼲⼯序,有多个加⼯机器,但是每道⼯序只能在⼀台机器上加⼯。

对应到上⾯表格中的实例就是,两个⼯件,⼯件J1有三道⼯序,⼯序Q11只能在M3上加⼯,加⼯时间是5⼩时。

约束是对于⼀个⼯件来说,⼯序的相对顺序不能变。

O11->O12->O13。

每时刻,每个⼯件只能在⼀台机器上加⼯;每个机器上只能有⼀个⼯件。

调度的任务则是安排出⼯序的加⼯顺序,加⼯顺序确定了,因为每道⼯序只有⼀台机器可⽤,加⼯的机器也就确定了。

调度的⽬的是总的完⼯时间最短(也可以是其他⽬标)。

举个例⼦,⽐如确定了O21->O22->O11->O23->O12->O13的加⼯顺序之后,我们就可以根据加⼯机器的约束,计算出总的加⼯时间。

M2加⼯O21消耗6⼩时,⼯件J2当前加⼯时间6⼩时。

M1加⼯O22消耗9⼩时,⼯件J2当前加⼯时间6+9=15⼩时。

M3加⼯O11消耗5⼩时,⼯件J1当前加⼯时间5⼩时。

M4加⼯O23消耗7⼩时,⼯件J2加⼯时间15+7=22⼩时。

M1加⼯O12消耗11⼩时,但是要等M1加⼯完O22之后才开始加⼯O12,所以⼯件J1的当前加⼯时间为max(5,9)+11=20⼩时。

M5加⼯O13消耗8⼩时,⼯件J2加⼯时间20+8=28⼩时。

Matlab优化算法在生产调度中的应用

Matlab优化算法在生产调度中的应用

Matlab优化算法在生产调度中的应用在现代制造业中,生产调度是企业保证生产效率、提高产品质量的重要环节。

为了能够更好地进行生产调度,优化算法被广泛应用于解决各种工程问题。

其中,Matlab优化算法以其强大的数学计算和优化能力深受生产调度领域的青睐。

本文将探讨Matlab优化算法在生产调度中的应用。

1. 生产调度的挑战随着全球化经济的快速发展,企业面临着越来越复杂的生产调度问题。

生产调度需要在有限的资源下,有效地组织生产活动,最大化利用资源,同时满足客户需求和市场变化。

然而,生产调度问题存在着很多挑战,比如任务分配、机器工序顺序、作业优化等。

这些问题需要高效的算法来求解,并且要在短时间内给出最优解。

2. Matlab优化算法概述Matlab是一种广泛应用于科学计算和工程领域的高级计算机语言和环境。

Matlab提供了许多优化函数和工具箱,能够快速实现各种优化算法。

其中,常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。

这些算法能够在多个目标函数和约束条件下找到最优解。

3. Matlab优化算法在生产调度中的应用案例为了更好地理解Matlab优化算法在生产调度中的应用,下面将介绍两个实际案例。

3.1. 任务分配问题在一个工厂中,有多个任务需要被分配给多个机器进行加工。

每个任务有不同的工艺流程和时间要求,而每个机器也有不同的加工能力和可用时间。

如何通过合理的任务分配,使得生产效率最大化成为了一道亟待解决的难题。

通过借助Matlab优化算法,可以建立一个数学模型来解决任务分配问题。

首先,将任务和机器分别表示成变量,然后设置各种限制条件,如时间限制、机器容量等。

接下来,通过设置目标函数,例如最小化加工时间或最大化机器利用率,利用Matlab优化算法求解该数学模型,找到最优的任务分配方案。

这样,在有限的资源下,能够最大程度地提高生产效率。

3.2. 机器工序顺序问题在一家汽车制造企业中,生产线上存在多个机器按照顺序进行工序加工。

matlab生产调度问题及其优化算法

matlab生产调度问题及其优化算法

生产调度问题及其优化算法(采用遗传算法与MATLAB编程)信息014 孙卓明二零零三年八月十四日生产调度问题及其优化算法背景及摘要这是一个典型的Job-Shop动态排序问题。

目前调度问题的理论研究成果主要集中在以Job-Shop问题为代表的基于最小化完工时间的调度问题上。

一个复杂的制造系统不仅可能涉及到成千上万道车间调度工序,而且工序的变更又可能导致相当大的调度规模。

解空间容量巨大,N个工件、M台机器的问题包含M(N)!种排列。

由于问题的连环嵌套性,使得用图解方法也变得不切实际。

传统的运筹学方法,即便在单目标优化的静态调度问题中也难以有效应用。

本文给出三个模型。

首先通过贪婪法手工求得本问题最优解,既而通过编解码程序随机模拟优化方案得出最优解。

最后采用现代进化算法中有代表性发展优势的遗传算法。

文章有针对性地选取遗传算法关键环节的适宜方法,采用MATLAB 软件实现算法模拟,得出优化方案,并与计算机随机模拟结果加以比较显示出遗传算法之优化效果。

对车间调度系列问题的有效解决具有一定参考和借鉴价值。

一.问题重述某重型机械厂产品都是单件性的,其中有一车间共有A,B,C,D四种不同设备,现接受6件产品的加工任务,每件产品接受的程序在指定的设备上加工,条件:1、每件产品必须按规定的工序加工,不得颠倒;2、每台设备在同一时间只能担任一项任务。

(每件产品的每个工序为一个任务)问题:做出生产安排,希望在尽可能短的时间里,完成所接受的全部任务。

要求:给出每台设备承担任务的时间表。

注:在上面,机器 A,B,C,D 即为机器 1,2,3,4,程序中以数字1,2,3,4表示,说明时则用A,B,C,D二.模型假设1.每一时刻,每台机器只能加工一个工件,且每个工件只能被一台机器所加工 ,同时加工过程为不间断; 2.所有机器均同时开工,且工件从机器I 到机器J 的转移过程时间损耗不计; 3.各工件必须按工艺路线以指定的次序在机器上加工多次; 4.操作允许等待,即前一操作未完成,则后面的操作需要等待,可用资源有限。

Matlab与Visual C++混合编程求解车间调度问题

Matlab与Visual C++混合编程求解车间调度问题

0 引 言
制 造 车 间 作 为 先 进 制 造 系 统 的 核 心 , 其 构 建 高 为 效 的调 度 方 案 与 优 化 技 术 已成 为 提 高 先 进 制 造 系 统 性 能 的主导 因素 , 间调 度 问题 应 运 而 生 。 随着 制 造 业 车
的快速 发 展 , 规模 定制 生产 、 球 化制 造 等思 想 的提 大 全
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2 6 第2 0 年 期 0
文章 编号 :O 1— 2 5 20 )2— 0 1— 3 l0 26 (0 6 0 0 3 0
・ 设计与研 究 ・
M tb与 Vsa C +混合编程求解车 间调度 问题 aa l i l + u
常建娥 , 燕 何
p o igt e p o a s g s o e a d a p i t n V U S rv n h r g ms u i c p p l a i a e . r n n c o l
Ke o d : t b v u +;o b e rga n ;o c eue Gat y w r s mal ; i a C+ c m i p o mmigjbsh l; n t a sl n d r d
srcin o c e uef n s u cin r be , s a h w c e ued a clGa t pi u e h si tit sJ b S h o d l i e sfn t sp o lms a o C s o sh t o l n d l yn mia n t c rst u m- t
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置换流水车间调度问题的MATLAB求解

置换流水车间调度问题的MATLAB求解

物流运筹实务课程设计题目:置换流水车间调度问题的MATLAB求解置换流水车间调度问题的MATLAB求解目录一、前言 (5)二、问题描述 (6)三、算法设计 (7)四、实验结果 (15)摘要自从Johnson 1954年发表第一篇关于流水车间调度问题的文章以来.流水车间调度问题引起了许多学者的关注。

安排合理有效的生产调度是生产活动能井然有序开展,生产资源得到最佳配置,运作过程简明流畅的有力保证。

流水车间调度问题是许多实际流水线生产调度问题的简化模型.它无论是在离散制造工业还是在流程工业中都具有广泛的应用。

因此,对进行研究具有重要的理论意义和工程价值.流水线调度问题中一个非常典型的问题,而置换流水线调度问题作为FSP问题的子问题,是一个著名的组合优化问题.该问题是一个典型的NP难问题,也是生产管理的核心内容。

随着生产规模的扩大,流水线调度问题的优化对提高资源利用率的作用越来越大,因此对其研究具有重要的理论和现实意义。

关键字:流水车间,单件小批量生产,jsp模型,Matlab前言企业资源的合理配置和优化利用很大程度上体现在车间一层的生产活动中,所以加强车间层的生产计划与控制一直在企业生产经营活动中占有十分重要的地位.车间生产计划与控制的核心理论是调度理论。

车间调度问题是一类重要的组合优化问题。

为适应订货式、多品种、小批量生产的需要,引进了置换流水车间调度概念。

在置换流水车间调度优化后,可以避免或大大减少流程工作时间、提高生产效率。

因此,研究成组技术下车间调度问题是很有必要的。

生产调度,即对生产过程进行作业计划,是整个个先进生产制造系统实现管理技术、优化技术、白动化与计算机技术发展的核心。

置换流水车间调度问题是许多实际生产调度问题的简化模型.生产计划与调度直接关系着企业的产出效率和生产成本,有效的计划与调度算法能最大限度地提高企业的效益。

调度问题是组合优化问题,属于NP问题,难以用常规力一法求解。

随着制造业的快速发展,大规模定制生产、全球化制造等思想的提出,使车间调度问题呈现出以下的新特点:约束条件多,时间复杂度高,空问复杂度高.这将导致在许多情况下,求解所建立的数学模型的快速性无法满足,如果采用适度线形化处理之后求解,将会因简化太多而使结果严承失真。

用混合遗传算法解决单机调度问题c语言程序

用混合遗传算法解决单机调度问题c语言程序

用混合遗传算法解决单机调度问题c语言程序#include#include#include#include#include#include "ceshi.h"void main(){s_individual *temp=NULL;long run_start,run_finish,run_sum=0;float run_avg=0;int sum_k=0;srand((unsigned)time(NULL));/*将当前时间设置成随机函数的种子,所以每次产生的数都不一样*///printf("%d\n",time(NULL));//srand((unsigned)1398759277);if((outfp = fopen("newfile1","w")) == NULL){fprintf(stderr,"Cannot open output file %s\n","file1");exit(-1);}init_parameter();//初始化工件参数print_parameter();//打印工件参数for(run=1; run<=maxruns; run++){run_start=clock();initialize();//初始化包括初始参数设置initmalloc();//分配全局空间gererate_pop();//产生初始种群statistics(oldpop);//统计种群数据,得到最优个体init_temperature=(min-max)/log(preceive); temperature_k=init_temperature;while(k{generation();//交叉select_better(oldpop,newpop);//保留最佳个体newpop popsize_copy(oldpop,newpop);gen_mu(newpop);//变异保留最佳个体select_better(oldpop,newpop);popsize_copy(oldpop,newpop);CSA(newpop);//模拟退火操作定步长抽样select_better(oldpop,newpop);statistics(newpop);run_finish=clock();if (last_fitness==bestfit.fitness){last_maxgen++;}else{last_maxgen=0;last_runtime=run_finish;}last_fitness=bestfit.fitness;k++;//退温temperature_k=temperature_k*ptemper;temp=oldpop;oldpop=newpop;newpop=temp;}sum_k=sum_k+k;run_time=last_runtime-run_start;run_sum=run_sum+run_time;print_popsize();ceshi_popstatic();freeall();}run_avg=(float)run_sum/float(maxruns);fprintf(outfp,"\nmax=%d min=%d avg=%d run_sum=%f avg_k=%d\n",pop_max,pop_min,pop_sum/maxruns,run_avg,su m_k);fclose(outfp);}。

单目标调度优化问题及matlab实现

单目标调度优化问题及matlab实现

标题:深度解析单目标调度优化问题及Matlab实现在现代社会中,调度优化问题一直是一个备受关注的领域。

单目标调度优化问题,作为其中的一个重要分支,涉及了工业生产、交通运输、资源分配等诸多领域,其优化方案的设计与实现对于提高效率、降低成本、优化资源配置等方面具有重要意义。

本文将深入剖析单目标调度优化问题,并结合Matlab实现,带领读者深入探讨这一激动人心的领域。

一、单目标调度优化问题概述单目标调度优化问题是指在满足一定约束条件的前提下,通过合理的调度安排,使得某一特定目标函数最优化。

这一类问题的特点是具有明确的优化目标,例如最小化生产时间、最大化资源利用率等。

在实际应用中,针对不同的领域和具体问题,单目标调度优化问题有着丰富的表现形式和具体求解方法。

针对单目标调度优化问题,首先需要明确问题的具体场景和约束条件,以确定目标函数的形式。

在生产调度中,可以以最小化生产总时间为目标函数;在交通运输调度中,可以以最小化运输成本为目标函数。

需要建立相应的数学模型,以便将问题具体化为数学表达式。

通过合适的优化算法对模型进行求解,得到最优化的调度方案。

在实际求解过程中,常用的算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。

二、单目标调度优化问题的具体应用举例单目标调度优化问题具有广泛的应用领域,下面将对几个具体的应用场景进行举例说明。

1. 生产调度问题在制造业中,生产调度问题是一个典型的单目标调度优化问题。

通过合理的生产调度安排,可以最大限度地提高生产效率,降低成本,缩短生产周期,实现资源的最优配置。

对于机器作业调度,可以通过合理安排机器的工作顺序和时间,最小化总的生产时间,提高作业效率。

2. 交通运输调度问题在物流行业中,交通运输调度问题是一个常见的单目标调度优化问题。

通过合理的运输调度安排,可以降低运输成本,提高运输效率,优化货物配送路径。

对于货车的路线规划和货物的装载顺序,可以通过优化算法得到最优的调度方案,以最小化运输成本。

matlab车间调度的书籍

matlab车间调度的书籍

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车间调度问题是一个经典的组合优化问题,涉及工件在机器上的加工顺序,以最小化某些代价函数,如总完工时间。

使用MATLAB解决此类问题时,可以参考以下书籍:
1. 《MATLAB智能算法30个案例分析》:这本书详细介绍了如何使用MATLAB实现各种智能算法,包括遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等。

其中,第11章专门介绍了基于多层编码遗传算法的车间调度算法。

2. 《智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)》:这本书对智能优化算法进行了全面介绍,包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法等,并提供了丰富的MATLAB实例。

3. 《MATLAB优化算法源代码》:这本书主要介绍如何使用MATLAB实现各种经典优化算法,包括梯度下降法、牛顿法、遗传算法等。

对于车间调度问题,可以使用其中的遗传算法或模拟退火算法等启发式方法进行求解。

此外,还可以查阅一些关于车间调度问题的学术论文,了解最新的研究进展和算法应用。

总之,通过阅读这些书籍和论文,可以深入了解如何使用MATLAB解决车间调度问题,并掌握相关的优化算法和实现技巧。

基于MATLAB-GUI的生产车间调度系统设计

基于MATLAB-GUI的生产车间调度系统设计

第2期(总第225期)2021年4月No2Apr机械工程与自动化MECHANICAL ENGINEERING & AUTOMATION文章编号=672-6413(2021)02-0119-02基于MATLAB-GUI 的生产车间调度系统设计^王 辉,张嘉薇,罗萌萌,何浩浩,吐列克•杰恩斯别克,戴 敏(扬州大学机械工程学院,江苏扬州225127)摘要:物联智能制造是未来工业发展的趋势,针对的是传统的生产调度管理模式效率低、成本高、安全性低等问题。

为提高企业在同一行业的竞争力,利用MATLAB 的图形用户界面(GraphicalUserInterfaces ,GUI )设计了一种生产车间调度管理系统,为车间生产决策与企业管理提供了辅助工具。

关键词:调度系统设计;MATLAB-GUI ;生产车间中图分类号:TP391.9:TP278 文献标识码:A0引言随着工业物联网与智能制造的飞速发展,科技辅助 使人类制造能力越来越强大[]。

据统计,截止2019年, 全球制造业引领的物联网投资支出高达一千八百亿美 元,这表明工业物联网和智能制造是未来制造企业发 展方向⑵。

许多中小型企业为了提高市场竞争水平, 逐渐从传统的管理和生产模式向基于物联网的智能管 理和智能控制模式转变。

目前,工程科技的发展不断创新,自Mathworks 公司于1984年开发MATLAB 软件,无数的研究者们 利用其进行科学仿真和算法开发并广泛应用于电子信 息、航空航天等领域34]。

其中MATLAB 中的图形用 户界面模块为系统设计提供了便捷高效的开发环 境[]。

本文针对某企业具体生产情况,基于MATLAB 图形用户界面设计了企业生产车间调度系统,以实现 车间调度的仿真(如甘特图等)o 1生产车间调度系统功能本系统主要分为四个功能模块,分别为账户管理、 基础数据、系统仿真和结果展示模块。

具体的车间调 度系统功能模块如图1 所示。

1. 1 账户管理模块功能账户管理模块的主要功能为防护系统的安全。

融合路径重连的混合算法求解作业车间调度问题

融合路径重连的混合算法求解作业车间调度问题

融合路径重连的混合算法求解作业车间调度问题孟悦; 赵诗奎【期刊名称】《《机械工程师》》【年(卷),期】2019(000)012【总页数】6页(P32-36,39)【关键词】作业车间调度问题; 遗传算法; 邻域结构; 路径重连【作者】孟悦; 赵诗奎【作者单位】济南大学机械工程学院济南250022【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言随着“中国制造2025”高科技战略计划的提出,我国制造业正向高速度、高质量方向发展,因此高效的生产调度优化技术是必不可少的,不仅可以提高产品生产率、设备利用率和缩短产品生产周期,同时对提高企业的生产力和竞争力具有重大意义。

作业车间调度问题(Job shop scheduling problem,JSP)作为生产调度的核心内容和关键技术,直接影响着企业的生产和管理效率,合理有效的调度方案能够为企业带来巨大的收益。

JSP问题作为典型的“NP-hard”问题,具有动态性、离散性、耦合性等多种特性,采用智能算法对其求解已成为重要的研究内容。

目前针对JSP问题求解的智能算法层出不穷,纵观目前文献中,大量学者融合路径重连与智能算法优化求解JSP问题,2003年,Aiex等[1]将路径重连与贪婪随机自适应搜索算法融合,在一定的约束条件下,重新进行路径组合,探索连接高质量解的轨迹;Nasiri等[2]在N1邻域结构的基础上,融合路径重连与禁忌搜索算法高效求解JSP问题;Spanos等[3]融合遗传算法与具有路径重连思想的交叉变异算子对JSP问题进行求解;Peng等[4]在基于N7邻域结构基础上,融合路径重连与禁忌搜索算法求解JSP问题,改进了JSP问题基础实例的当前最好解;González等[5]融合路径重连与分散搜索算法,大大缩短了求解JSP问题的时间;Bierwirth等[6]融合路径重连方法与贪婪随机自适应搜索算法求解JSP问题,实现寻求更优解的过程。

Bakhtar等[7]、González等[8]分别将路径重连方法与贪婪随机自适应搜索算法和禁忌搜索算法相融合求解柔性作业车间调度问题,并通过基准实例测试,改进了基准实例的当前最优解。

基于效率函数求解单件车间调度问题算法的完善

基于效率函数求解单件车间调度问题算法的完善

基于效率函数求解单件车间调度问题算法的完善
范路桥;常会友
【期刊名称】《现代计算机(专业版)》
【年(卷),期】2003(000)003
【摘要】单件小批量生产形式下的单件车间(Job-shop)调度是生产计划中的一个重要问题.本文在文献[1]提出的求解Job-shop调度问题的初排算法及调解算法的基础上,做出了进一步的修改和完善,在调解算法中引入了交换与移动相结合的机制以提高调解效率,并在VBA ForProject 2000中实现了该算法.经分析及实验验证,利用这种算法求解Job-shop调度问题,可得到十分满意的结果.
【总页数】5页(P6-10)
【作者】范路桥;常会友
【作者单位】中山大学信息科学与技术学院计算机科学系,广州,510275;中山大学信息科学与技术学院计算机科学系,广州,510275
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.Matlab/Visual C++混合编程求解单件车间调度问题 [J], 董薇;张淑丽
2.一种求解单件车间调度问题的单亲遗传算法 [J], 刘胜辉;张淑丽;王渡;膝春贤
3.用效率调度算法求解非标准作业车间调度问题 [J], 王凤儒;徐蔚文;徐洪副
4.基于效率函数求解的单件车间调度问题的算法 [J], 常会友;刘丕娥
5.基于效率函数求解单件车间调度问题算法的软件实现和实例分析 [J], 范路桥;常会友
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