0、柔性作業調用問題介紹 調度問題是制造流程規划和管理中最關鍵的問題之一。 這個領域最困難的問題之一是作業車間調度問題(Job-shop Scheduling Problem, JSP),該問題中,一組機器需處理一組工件,每個工件由一系列具有先后順序約束的工序形成,每個工序只需要一台機器,機器 ...
前言 各位讀者大家好,好久沒有介紹算法的推文了,感覺愧對了讀者們熱愛學習的心靈。於是,今天我們帶來了一個神奇的優化算法 遺傳算法 它的優點包括但不限於: 遺傳算法對所求解的優化問題沒有太多的數學要求,由於他的進化特性,搜索過程中不需要問題的內在性質,對於任意形式的目標函數和約束,無論是線性的還是非線性的,離散的還是連續的都可處理。 進化算子的遍歷性 各態歷經性 使得遺傳算法能夠非常有效地進行概率 ...
2019-05-31 19:56 2 2629 推薦指數:
0、柔性作業調用問題介紹 調度問題是制造流程規划和管理中最關鍵的問題之一。 這個領域最困難的問題之一是作業車間調度問題(Job-shop Scheduling Problem, JSP),該問題中,一組機器需處理一組工件,每個工件由一系列具有先后順序約束的工序形成,每個工序只需要一台機器,機器 ...
在前兩篇博客里面,我們重點講解了利用隨機搜索的方法解決車間調度問題,流程圖如下: 在本篇博客中,我們將介紹如何利用遺傳算法來解決車間調度問題。具體的算法流程圖如下: 與上面流程圖相對應的遺傳算法的整體代碼如下: 在上面的函數中Crossover函數就是那個對兩個 ...
視頻版B站地址:從零開始寫代碼 Python 遺傳算法實例2 調度車間問題_嗶哩嗶哩_bilibili ...
1、遺傳算法求函數最優解 題目要求: f(x1,x2) = 21.5+x1*sin(4pi*x1)+x2*sin(20pi*x2) st:約束范圍 x1:[-3.0,12.1] x2:[4.1,5.8] 求函數在約束范圍內的最大值 2、算法流程圖: 3、Genetic.h文件 ...
摘要 遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。 本文在遺傳算法的模式理論的基礎上,用Matlab程序實現了遺傳算法,實現了5個二維單目標函數優化和解決了20個城市 ...
來自:https://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178225 遺傳算法是模仿生物進化機制的隨機全局搜索和優化方法。借鑒達爾文進化論和孟德爾的遺傳學說。 相關術語: 基因型(genotype):性狀染色體的內部表現 ...
嗯哼,時隔半年,再次有時間整理關於組合優化問題——旅行商問題(Traveling Salesman Problem, TSP),這次采用的是經典遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)進行求解,利用C++語言進行編程實現。關於TSP問題以及GA的簡單介紹,可參見我的另一 ...
流水車間調度算法分析的簡單+Leapms實踐--混合整數規划的啟發式建模 清華大學出版社出版的白丹宇教授著作《流水車間與開放車間調度算法漸近分析》采用漸近分析方法分析多個NP-難類啟發調度算法的收斂性,學術性很強。 本帖用數學規划模型方法對比精確模型和啟發模型之間的差異,從實踐角度感覺啟發算法 ...