基于蚂蚁优化算法的柔性车间调度研究（Python代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Python代码实现

💥1 概述

柔性车间调度问题一类较为复杂的NP-hard问题。随着客户需求向多样化方向的演变以及市场竞争的日趋激烈,越来越多的企业开始进行柔性生产。因此,柔性调度问题的研究,对于企业提高生产效率、降低生产成本等具有重要意义。本研究以工艺规划和调度集成为基础,对一类具有工艺路径柔性和机器柔性的柔性调度问题展开了研究。首先,为了解决当工艺柔性复杂度较高时,现有描述方法存在的规模过大和组合爆炸等问题,提出了一种新的四元组数学描述方法,较好的描述了具有机器柔性的工艺路径柔性的工件。其次,结合多加工路线柔性车间调度问题的特点,设计了基于蚁群算法的集成型调度优化算法。

📚2 运行结果

编辑

部分代码：

def __init__(self,J_num,O_num,M_num,alpha=2,beita=5,p=0.1,N_max=50,S=50,S_2=50,u=0.2):

self.J_num=J_num #工件总类

self.O_total=O_num #总工序数

self.alpha=alpha #信息素启发因子

self.beita=beita #期望启发因子

self.p=p #信息素蒸发率

self.N_max=N_max #最大迭代次数

self.S=S #第一层蚂蚁总数

self.S_2=S_2

self.Ant_Map=np.ones((J_num,O_num),dtype=float) #第一阶段：工序排序蚂蚁地图

self.Ant_Machine_Map=np.ones((O_num,M_num),dtype=float) #第二阶段：机器选择蚂蚁地图

self.P0=0.1 #目前暂定为这样

self.P1=0.6

self.P2=0.7

#候选集

def Candidate_set(self,Jobs): # 候选解集

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]张晓彤. 基于ACO的集成型多加工路线柔性车间调度研究[D].大连理工大学,2017.

🌈4 Python代码实现