MATLAB实现蚁群算法优化柔性车间调度(ACO-fjsp)

server/2024/9/23 14:28:46/

蚁群算法优化车间调度的步骤可以分为以下几个主要阶段：

1.初始化阶段：
设置算法参数，如信息素浓度、启发式因子等。这些参数将影响蚂蚁在选择路径时的决策过程。
确定车间调度的具体问题规模，包括工件数量、机器数量以及每个工件在各机器上的加工时间等。
2.构建解阶段：
将蚂蚁（即搜索代理）放置在初始位置，这通常代表调度的起始点。
每只蚂蚁根据路径上的信息素浓度和启发式信息，按概率选择下一个要访问的节点（在这里可能是指工件或机器）。这个过程模拟了蚂蚁在寻找食物时根据信息素和可见性（即距离、时间等因素）来选择路径的行为。
蚂蚁在车间调度问题中的移动，代表了对工件加工顺序和机器分配的探索。通过多次迭代，蚂蚁们能够逐渐发现更优的调度方案。
3.信息素更新阶段：
当所有蚂蚁都完成了一次路径搜索后，根据它们的搜索结果来更新路径上的信息素。这通常涉及到两个方面：一是增加找到较优解路径上的信息素（正反馈），二是减少其他路径上的信息素（由于挥发或负反馈）。
信息素的更新规则可能因具体实现而异，但通常都会考虑到路径的长度、质量以及蚂蚁走过的次数等因素。
4.收敛判断与优化阶段：
检查算法是否满足停止条件，如达到最大迭代次数、找到满足精度要求的解或解的质量在连续多次迭代中无明显改进等。
如果满足停止条件，则输出当前找到的最优解；否则，返回到构建解阶段继续搜索。
5.后处理与优化展示

柔性车间调度的模型如下:


1.目标函数：
柔性车间调度的目标函数通常包括多个方面，如最大完工时间最小、总完工时间最小、最大负荷的机器负荷最小等。这些目标可以根据实际需求进行选择或组合。一般采用最大完工时间最小：
f_1 = \min(C_{\max})
其中，C_{\max} 表示所有工件中的最晚完工时间。

其中，C_i 表示第i个工件的完工时间，n是工件的总数。

2.约束条件：
柔性车间调度的约束条件通常包括以下几点：

(1)同一台机器同一时刻只能加工一个工件。
(2)同一工件的同一道工序在同一时刻被加工的机器数是一。即，一个工序不能同时在多台机器上进行。
(3)任意工序开始加工后不能中断。这意味着一旦一个工序开始，就必须连续进行直到完成。
(4)各个工件之间不存在优先级的差别。除非特别指定，否则所有工件都被视为具有相同的优先级。
(5)同一工件的工序之间存在先后约束。即，一个工件的一个工序必须在它之前的工序完成后才能开始。
(6)所有工件在零时刻都可以被加工。这意味着没有工件在开始时就有延迟。
这些约束条件确保了调度方案的可行性和实际性。在实际应用中，可能还需要考虑其他特定的约束条件，如机器的可用性、工件的交货期等。

算例数据如下:

初始加工明细表
工件号工序M1M2M3M4M5M6
11346-1-1-1
12-1-110-1-1-1
13-11298-15
14-17-123-1
21-111-167-1
22-18-1-1-16
23-1-1511-113
24788-1-1-1
31-1-13-1-1-1
32233-1-1-1
33-1-11045-1
3410-111-13-1
41-1-112-1-17
42899-112-1
43-1-12-1-1-1
44-1-1-11112-1
51-1-158-19
52-1-1-113128
53356-1-1-1
54-1-1-156-1
61579-1-1-1
62-1-1115-110
63-1-1-1439
64-1-1-1510-1

完整代码见:https://download.csdn.net/download/corn1949/89173025

MATLAB主程序如下:

%% 蚁群算法
clc;close all;clear all;warning off;% 清除变量
rand('seed', 100);
randn('seed', 100);
format long g;
addpath(genpath('mytoolbox'));global jobtable mIDsetcell jobnumber machinenumber S20;
global N1 N2 indexM K;filename='数据.xlsx';
[adata201,bdata201,cdata201]=xlsread(filename);
jobtable=adata201;% [工件号 工序 各个机器的时间]N1=size(jobtable,1);% 工序总数
jobnumber=length(unique(jobtable(:,1)));% 工件数
machinenumber=size(jobtable,2)-2;% 机器数S20=[];
for j=1:jobnumberopernumber=sum(jobtable(:,1)==j);Sj=j*ones(1,opernumber);S20=[S20,Sj];
end% 变量范围
lb=1*ones(1,N1);
ub=zeros(1,N1);
mIDsetcell=cell(N1,1);
for i=1:N1index201= find(jobtable(i,3:end)>0);ub(i)=length(index201);% 可用机器数mIDsetcell{i,1}=index201;
endS0=ub-lb+1;
indexM=S2indexMfun(S0);% 变量层分割
K=length(lb);
nodenumber=sum(S0);
E=nearfun(indexM,K,nodenumber);
N2=sum(S0);%% 蚁群算法参数
maxgen=100;%蚁群迭代次数
popsize=20;%蚂蚁数
alpha=3;% xinx
beta=2;
rho=0.1;
Q=1;dmat201=ones(N1,N1);
Eta201=1./dmat201;
index201=1:N1;
Tau201=ones(N1,N1)*0.1;%信息素初始化dmat202=ones(N2,N2);
Eta202=1./dmat202;
Tau202=ones(N2,N2)*0.1;%信息素初始化tracemataco=zeros(maxgen,2);
%% 蚁群算法构造路径
wait_hand = waitbar(0,'ACO running……', 'tag', 'TMWWaitbar');
for gen=1:maxgen% 蚁群1routemat201=zeros(popsize,N1);for i=1:popsizeOpNodeSetLocal=index201;route=randi([1,N1],1,1);%初始化起点currNode=route(end);OpNodeSetLocal(OpNodeSetLocal==currNode)=[];while ~isempty(OpNodeSetLocal)%还没选完就要继续long1=length(OpNodeSetLocal);P=zeros(long1,1);%% 计算转移概率for j=1:long1tempnextnode=OpNodeSetLocal(j);P(j,1)=(Tau201(currNode,tempnextnode)^alpha)*(Eta201(currNode,tempnextnode)^beta);endP = P/sum(P);Pc =cumsum(P);index02 = find(Pc >= rand);next_node = OpNodeSetLocal(index02(1));%选择参数route=[route,next_node];%更新路径currNode=route(end);OpNodeSetLocal(OpNodeSetLocal==currNode)=[];endroutemat201(i,:)=route;end% 蚁群2routemat202=zeros(popsize,N1);for i=1:popsizeroute=randi([1,S0(1)],1,1);%初始化起点currNode=route(end);OpNodeSetLocal= find(E(currNode,:));% 可选集while ~isempty(OpNodeSetLocal)%还没选完就要继续long1=length(OpNodeSetLocal);P201=zeros(long1,1);%% 计算转移概率for j=1:long1tempnextnode=OpNodeSetLocal(j);P201(j,1)=(Tau202(currNode,tempnextnode)^alpha)*(Eta202(currNode,tempnextnode)^beta);endP201=P201/sum(P201);Pc=cumsum(P201);index02= find(Pc >= rand);next_node =OpNodeSetLocal(index02(1));%选择参数route=[route,next_node];%更新路径currNode=route(end);OpNodeSetLocal= find(E(currNode,:));% 可选集endroutemat202(i,:)=route;endchrom=[routemat201,routemat202];Value= decodingfun(chrom,popsize);%调用成本函数计算成本[vmin,indexmin]=min(Value);%% 更新信息素Tau201=updatetau(routemat201,popsize,rho,Q,Tau201,Value);% 更新全局信息素Tau202=updatetau(routemat201,popsize,rho,Q,Tau202,Value);% 更新全局信息素%% 记录最优if gen==1bestroute=chrom(indexmin,:);%记录最优染色体bestvalueaco=vmin;%记录的最优值endif bestvalueaco>vminbestvalueaco=vmin;%记录的最优值bestroute=chrom(indexmin,:);endtracemataco(gen,1)=bestvalueaco;% 保留最优tracemataco(gen,2)=mean(Value);% 均值waitbar(gen/maxgen,wait_hand);%每循环一次更新一次进步条
end
delete(wait_hand);%执行完后删除该进度条% 绘图
figure;
plot(tracemataco(:,1),'r-','linewidth',1);
legend({'蚁群最优值'},'fontname','宋体');
xlabel('迭代次数','fontName','宋体');
ylabel('目标函数','fontName','宋体');
title('蚁群算法优化目标函数曲线','fontName','宋体');disp('显示蚁群算法优化得到的结果');
disp('蚁群算法优化得到最佳目标函数');
bestvalueaco
disp('蚁群算法优化得到最佳路径');
bestroutex=bestroute;
[y,G]=myfun(x);
G
title201='蚁群算法优化得到的甘特图';
drawgattG(G,jobnumber,title201);rmpath(genpath('mytoolbox'));

程序结果:


S20 =

     1     1     1     1     2     2     2     2     3     3     3     3     4     4     4     4     5     5     5     5     6     6     6     6

显示蚁群算法优化得到的结果
蚁群算法优化得到最佳目标函数

bestvalueaco =

    44

蚁群算法优化得到最佳路径

bestroute =

  1 至 28 列

    12    22     7    15    11    18     4    10    13     8     5    19    20    21     9    14     6    23     2    17    16     1     3    24     1     4     8    11

  29 至 48 列

    13    15    17    20    23    25    29    32    34    35    39    41    42    47    49    52    54    58    61    62


G =

     3     1     3     0     3
     6     1     2     0     7
     2     1     4     0     6
     4     1     6     0     7
     3     2     2     7    10
     5     1     3     3     8
     1     1     1     0     3
     3     3     5    10    15
     4     2     1     7    15
     2     2     2    10    18
     2     3     3    18    23
     5     2     6     8    16
     5     3     2    18    23
     6     2     6    16    26
     3     4     5    15    18
     4     3     3    23    25
     2     4     1    23    30
     6     3     6    26    35
     1     2     3    25    35
     5     4     5    23    29
     4     4     5    29    41
     1     3     6    35    40
     1     4     5    41    44
     6     4     4    35    40

>> 

 完整代码见:https://download.csdn.net/download/corn1949/89173025


http://www.ppmy.cn/server/2288.html

相关文章

TCP机械臂测试

TCP机械臂测试

#include<myhead.h> #define SER_IP "192.168.125.242" #define SER_PORT 1234 #define CLI_IP "192.168.243.131" #define CLI_PORT 9999 int main(int argc, const char *argv[]) { //1、创建用于通信的套接字文件描述符 int cfd socket(…
阅读更多...
中断的设备树修改及上机实验（按键驱动）流程

中断的设备树修改及上机实验（按键驱动）流程

写在前面的话&#xff1a;对于 GPIO 按键&#xff0c;我们并不需要去写驱动程序&#xff0c;使用内核自带的驱动程序 drivers/input/keyboard/gpio_keys.c 就可以&#xff0c;然后你需要做的只是修改设备树指定引脚及键值。 根据驱动文件中的platform_driver中的.of_match_tabl…
阅读更多...
完全卸载清理干净xcode

完全卸载清理干净xcode

1、删除主磁盘的&#xff1a;资源库(Library)/ Preferences/com.apple.dt.Xcode.plist 2、删除用户下的&#xff1a;/Users/administrator/Library/Preferences/com.apple.dt.xcodebuild.plist 3、删除用户下的&#xff1a;/Users/administrator/Library/Preferences/com.app…
阅读更多...
PVE grub resue错误修复 lvmid BUG

PVE grub resue错误修复 lvmid BUG

服务器断电后启动不起来&#xff0c;显示grub resue 找了半天没有找到修复方法。看官方文档有一处Recovering from grub “disk not found” error when booting from LVM 极为类似。https://pve.proxmox.com/wiki/Recover_From_Grub_Failure 下面是处理过程。 使用PVE 6.4启…
阅读更多...
redis的主从复制（docker方式快速入门和实战）

redis的主从复制（docker方式快速入门和实战）

目录 一、主从复制简介 二、配置主从服务器 2.1使用配置文件的形式来主从复制 2.2使用纯代码的方式来进行主从复制&#xff1b; 2.3脱离主服务器 三、一些注意事项 一、主从复制简介 主从复制&#xff0c;是指将一台Redis服务器的数据&#xff0c;复制到其他的Redis服务器…
阅读更多...
ChatGPT版论文写作秘籍

ChatGPT版论文写作秘籍

ChatGPT无限次数:点击直达 ChatGPT版论文写作秘籍 在当今科技飞速发展的时代&#xff0c;人工智能技术的应用越来越广泛。其中&#xff0c;自然语言处理领域的ChatGPT模型在辅助写作方面展现出了非凡的能力。本文将为大家介绍如何利用ChatGPT改善论文写作的效率和质量。 Chat…
阅读更多...
编程新手必看，Python3中数据结构知识点及语法学习总结（21）

编程新手必看，Python3中数据结构知识点及语法学习总结（21）

介绍&#xff1a;在Python3中&#xff0c;数据结构是组织和存储数据的有效方式&#xff0c;它们对于编写高效且可维护的代码至关重要。以下是对Python中常见内置数据结构的介绍&#xff1a; 字典&#xff08;Dictionaries&#xff09;&#xff1a; 字典在Python中是一个非常核…
阅读更多...
机器学习和深度学习--李宏毅 （笔记与个人理解）Day 16

机器学习和深度学习--李宏毅 （笔记与个人理解）Day 16

Day 16 deep Learning – 鱼与熊掌兼得 最近在减重&#xff0c; 昨天跑了个一公里&#xff0c;然后今天上午又打了个篮球&#xff0c;真是老胳膊老腿了&#xff0c;运动完给我困得不行 Review 见前面的笔记 这里说dl 会提供一个足够大的模型&#xff0c; 来使得Dall loss 足够小…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023