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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經網絡預測 ? ? ? 雷達通信 ?? ? ?無線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動機 ? ? ? ?無人機

?? 內容介紹

在現代制造業(yè)中，車間調度是一個至關重要的環(huán)節(jié)。通過合理安排車間內各個工序的順序和時間，可以提高生產效率，減少生產成本，提升產品質量。而隨著自動化技術的發(fā)展，自動導引車（Automated Guided Vehicles，簡稱AGV）在車間調度中起到了越來越重要的作用。本文將介紹一種基于樽海鞘算法的車間調度方法，用于解決帶小車的車間調度AGV-fjsp問題。

AGV-fjsp問題是指在車間調度中，需要考慮到AGV和作業(yè)工序之間的關系。在傳統(tǒng)的車間調度中，通常只需要考慮作業(yè)工序之間的先后次序。而在AGV-fjsp問題中，還需要考慮到AGV與作業(yè)工序之間的時間和空間關系，以及AGV之間的沖突避免。這使得AGV-fjsp問題更加復雜，需要使用更加高效的算法來求解。

樽海鞘算法是一種基于自然界中樽海鞘行為的啟發(fā)式算法。樽海鞘是一種生物，它們通過釋放化學物質來吸引其他樽海鞘，形成聚集。這種聚集行為可以用來解決優(yōu)化問題。樽海鞘算法通過模擬樽海鞘的聚集行為，來求解復雜的優(yōu)化問題。

在車間調度AGV-fjsp問題中，樽海鞘算法可以用來尋找最優(yōu)的車間調度方案。首先，將車間調度問題抽象為一個優(yōu)化問題，其中目標是最小化總的調度時間和沖突次數。然后，使用樽海鞘算法來搜索最優(yōu)解。樽海鞘算法通過模擬樽海鞘的聚集和分散行為，來搜索解空間中的最優(yōu)解。

具體來說，樽海鞘算法包括以下幾個步驟。首先，初始化一群隨機生成的樽海鞘個體，每個個體代表一個可能的車間調度方案。然后，根據每個個體的適應度評估，選擇一部分個體作為父代。接下來，通過模擬樽海鞘的聚集行為，生成新的個體。然后，根據一定的概率，對新生成的個體進行變異操作，以增加搜索空間。最后，根據適應度評估，選擇新生成的個體和父代中的個體，作為下一代的父代。重復以上步驟，直到滿足停止準則。

通過使用樽海鞘算法求解車間調度AGV-fjsp問題，可以得到較優(yōu)的車間調度方案。這種方案可以最大程度地減少總的調度時間和沖突次數，提高車間生產效率。同時，樽海鞘算法具有較好的全局搜索能力，能夠避免局部最優(yōu)解。因此，它在解決車間調度AGV-fjsp問題中具有較高的應用價值。

總之，車間調度是現代制造業(yè)中的重要環(huán)節(jié)，而AGV-fjsp問題則是車間調度中的一種復雜問題。通過使用樽海鞘算法，可以求解帶小車的車間調度AGV-fjsp問題，并得到較優(yōu)的調度方案。這種方法可以提高車間生產效率，降低生產成本，提升產品質量。因此，樽海鞘算法在車間調度AGV-fjsp問題中具有廣泛的應用前景。

?? 部分代碼

function [so,sm,sv] = heuristic_Population()%% 功能：啟發(fā)式初始化global AGV_num ps job_number machine_number operations_number operations_vector operations_start_vector feasible_machines_table time_table trans_time_table operations_number_vectorso1=zeros(ps,operations_number);sm1=zeros(ps,operations_number); % 存機器sv1=zeros(ps,operations_number); % 存機器for i=1:ps%% 工序：初始化indices=randperm(operations_number); % 將300以內的數隨機排列so1(i,:)=operations_vector(indices); % 得到工件號排序的工序%% 機器：選擇完工時間最早的機器ML=zeros(1,machine_number); % 記錄全局機器時間TT=zeros(1,machine_number); % 用來臨時比較% 生成機器 Number=operations_number_vector;WPNumberTemp=Number;for j=1:operations_number ? ?val=so1(i,j); ? ?WPNumberTemp(val)=WPNumberTemp(val)-1; ? ?temp=[val,operations_number_vector(val)-WPNumberTemp(val)]; % 第一個數表示工件號，第二個數表示工件內對應的工序號 ? ?op_position=sum(operations_number_vector(1:val-1))+temp(2); % 總工序表中第幾個 如O13表示3 ? ?machines_list = 1:machine_number; ? ?Temp1 = machines_list(logical(feasible_machines_table(op_position,:))); % 工序Oij可選機器 ? ?time1 = time_table(op_position,:); % 例[3 7] ? ?time1(find(time1==0))=[]; ? ?Temp2=time1; ? ?Temp=[Temp1;Temp2]; ? ?SizeTemp=size(Temp,2);%查看該工序有幾個可用機器 ? ?if SizeTemp == 1 ? ? ? ?sm1(i,op_position)=Temp(1,1); % 如果只有一個可選機器，就直接存入 ? ? ? ?ML(Temp(1))=Temp(2,1); % 更新ML表 ? ?elseif SizeTemp>=2 ? ? ? ?% TT=ML+time 選全局最小機器 ? ? ? ?for ii=1:SizeTemp ? ? ? ? ? ?job=Temp(1,ii); % 取可選機器集內第ii個機器 ? ? ? ? ? ?time=Temp(2,ii); % 取對應時間 ? ? ? ? ? ?TT(job)=ML(job)+time; % 加入TT時間表用來比較選機器 ? ? ? ?end ? ? ? ?[~,indice]=min(TT(Temp(1,:))); ? ? ? ?TT=zeros(1,machine_number); % 清空TT表，以備下一個工序選機器 ? ? ? ?ML(Temp(1,indice))=Temp(2,indice); % 更新ML ? ? ? ?sm1(i,op_position)=Temp(1,indice); ? ?endend ? ?%% AGV初始化% ? ? AGV_current_machine=zeros(AGV_num,operations_number*2); % 存AGV當前在哪個機器 ? ?machineoRagV=zeros(AGV_num,machine_number+1); % 用0-1存當前機器是否有AGV ? ?machineoRagV(:,1)=1; % 首先對裝卸站位置賦值（所有的AGV初始時刻均在裝卸站） ? ?job_current_op=ones(1,job_number); ? ?for j=1:operations_number% ? ? ? ? j ? ? ? ?job=so1(i,j); operation=job_current_op(1,job); ? ? ? ?index=operations_start_vector(1,job)+operation; % 該工序索引 ? ? ? ?job_current_op(1,job)=job_current_op(1,job)+1; % 更新當前加工工序 ? ? ? ?if operation==1 ?% 判斷是否是首道工序% ? ? ? ? ? ? sv1(1,index)=randi([1,AGV_num],1,1); % 首道工序隨機選擇AGV% ? ? ? ? else ? ? ? ? ? ?if ismember(1,machineoRagV(:,1)) % 判斷起點是否有AGV ? ? ? ? ? ? ? tempm=sm1(i,index); % 當前工序對應機器編號 ? ? ? ? ? ? ? tempm=tempm+1; ? ? ? ? ? ? ? startindex=find(machineoRagV(:,1)==1); % 裝卸站可用的AGV編號 ? ? ? ? ? ? ? AGV_code=startindex(randi([1 length(startindex)])); % 選擇在裝卸站的AGV ? ? ? ? ? ? ? machineoRagV(AGV_code,1)=0; machineoRagV(AGV_code,tempm)=1; % 更新AGV當前所在的位置 ? ? ? ? ? ? ? sv1(i,index)=AGV_code; % 將選擇的AGV的編號放入初始編碼中 ? ? ? ? ? ?else % 裝卸站沒有AGV ? ? ? ? ? ? ? ?tempm=sm1(i,index); % 當前工序對應機器編號 ? ? ? ? ? ? ? ?tempm=tempm+1; ? ? ? ? ? ? ? ?distance=zeros(1,AGV_num); % 初始距離矩陣 ? ? ? ? ? ? ? ?agvmac=[]; ? ? ? ? ? ? ? ?for k=1:AGV_num % 循環(huán)所有的AGV ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?% 計算距離 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?nowAgvIndex=find(machineoRagV(k,:)==1); % 當前AGV所在的位置 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?agvmac=[agvmac;nowAgvIndex]; % 存一下agv所在機器 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?distance(1,k)=trans_time_table(nowAgvIndex,1)+trans_time_table(1,tempm); ? ? ? ? ? ? ? ?end ? ? ? ? ? ? ? ?% 選擇距離最小的AGV ? ? ? ? ? ? ? ? [~,sv1(i,index)]=min(distance); ? ? ? ? ? ? ? ? ?% 更新一下當前AGV的位置 ? ? ? ? ? ? ? machineoRagV(sv1(i,index),agvmac(sv1(i,index),1))=0; machineoRagV(sv1(i,index),tempm)=1; % 更新AGV當前所在的位置 ? ? ? ? ? ?agvmac=[]; ? ? ? ? ? ?end ? ? ? ?else % 非首道工序，只需要計算與上一個工序所在機器 ? ? ? ? ? ?tempm=sm1(i,index); % 當前工序對應機器編號 ? ? ? ? ? ?premac=sm1(i,index-1); % 上一個工序所在機器編號 ? ? ? ? ? ?premac1=premac+1; ? ? ? ? ? ?tempm=tempm+1; ? ? ? ? ? ?distance=zeros(1,AGV_num); % 初始距離矩陣 ? ? ? ? ? ?agvmac=[]; ? ? ? ? ? ?for k=1:AGV_num % 循環(huán)所有的AGV ? ? ? ? ? ? ? ?% 計算距離 ? ? ? ? ? ? ? ?nowAgvIndex=find(machineoRagV(k,:)==1); % 當前AGV所在的位置% ? ? ? ? ? ? ? ? nowAgvIndex ? ? ? ? ? ? ? ?agvmac=[agvmac;nowAgvIndex]; % 存一下agv所在機器 ? ? ? ? ? ? ? ?distance(1,k)=trans_time_table(premac1,tempm)+trans_time_table(nowAgvIndex,premac1); ? ? ? ? ? ?end ? ? ? ? ? ?% 選擇距離最小的AGV ? ? ? ? ? ?[~,sv1(i,index)]=min(distance); ? ? ? ? ? ?% 更新一下當前AGV的位置 ? ? ? ? ? ?machineoRagV(sv1(i,index),agvmac(sv1(i,index),1))=0; machineoRagV(sv1(i,index),tempm)=1; % 更新AGV當前所在的位置 ? ? ? ? ? ?agvmac=[]; ? ? ? ?end ? ?end so=so1;sm=sm1;sv=sv1;end

?? 運行結果

?? 參考文獻

[1] 閻慶,邰蕾蕾.用混合遺傳算法解決有時間窗的車輛路徑規(guī)劃問題[J].安徽大學學報：自然科學版, 2007, 31(2):4.DOI:CNKI:SUN:AHDX.0.2007-02-010.

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[3] LI Changan,ZHAO Delong,WANG Guoyong,等.基于改進樽海鞘群算法的卸車調度優(yōu)化[J].重慶交通大學學報(自然科學版), 2021, 40(11):32-39.DOI:10.3969/j.issn.1674-0696.2021.11.05.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產調度、經濟調度、裝配線調度、充電優(yōu)化、車間調度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經網絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯運運輸問題、車輛協同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網重構、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯、航跡融合