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CVX凸优化的电动汽车充放电调度matlab仿真
1.程序功能描述 基于CVX凸优化的电动汽车充放电调度.仿真输出无电动汽车充电时的负载,电动汽车充电时cvx全局优化求解后的总负载,电动汽车充电时cvx局部优化求解后的总负载,纯电动汽车充电时总负载。 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 cvx_begin variable v_x(Nvars...
基于和声搜索算法(Harmony Search,HS)的机器设备工作最优调度方案求解matlab仿真
1.程序功能描述 通过和声搜索算法(Harmony Search,HS)实现机器设备工作时间调度,使得多个机器进行并行工作,使得最终完成任务的时间达到最小。仿真结果输出工作调度甘特图以及和声搜索算法的适应度值收敛曲线。 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 ```% 对于每一次迭代for it = 1:Iteration % 初始化新的和声数组 X_...
基于De-Jitter Buffer算法的无线网络业务调度matlab仿真,对比RR调度算法
1.程序功能描述 去抖动缓冲器(动态缓冲技术) 通常在用户终端的流式播放器处采用,以最小化分组延迟对用户体验的降级。然而,由于无线电信道的波动,在无线分组网络中,为流用户提供服务质量(QoS)仍然是一项具有挑战性的任务。在这个项目中,我们将提出一种去抖动缓冲区感知调度器,该调度器考虑用户终端的去抖动缓冲状态,以减少服务中断。将进行仿真以验证所提出算法的性能。 2.测试软件版本以及运行结果展示M.....
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; ...
基于自适应遗传算法的车间调度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 基于自适应遗传算法的车间调度matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图和优化算法的适应度收敛曲线。 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 Num1 = 8; %机器数 Num2 = 2; %产生时间矩阵 T = 0.4+rand(Num2,Num1); ...
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PSO粒子群优化的柔性制造系统AGV调度模型matlab仿真
1.算法描述 在PSO中,群中的每个粒子表示为向量。在投资组合优化的背景下,这是一个权重向量,表示每个资产的分配资本。矢量转换为多维搜索空间中的位置。每个粒子也会记住它最好的历史位置。对于PSO的每次迭代,找到全局最优位置。这是群体中最好的最优位置。一旦找到全局最优位置,每个粒子都会更接近其局部最优位置和全局最优位置。当在多次迭代中执行时,该过程产生一个解决该问题的良好解决方案,因为粒子会...
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