matlab开发-单目标Jobshop调度问题的优化

本资源包含遗传结合粒子群算法在单目标优化问题中的MATLAB代码实现，适用于智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的仿真需求。代码包包括详细的注释和示例，帮助用户理解和应用这些技术到不同应用场景中。

针对车辆调度问题的MATLAB程序进行了优化，以提高效率和准确性。

这是最新推出的SCA算法的一个便捷工具箱。SCA利用正弦和余弦函数的数学模型生成多个初始随机候选解，并使它们向最佳解波动。该算法还集成了多个随机和自适应变量，以便在不同的优化阶段探索和利用搜索空间。这是S. Mirjalili在2015年提出的算法源代码，详见DOI链接：http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.12.022。原始版本可在此处找到：http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/54948-sca--a-sine-c。

【智慧算法优化】烟花算法在解决单目标优化问题方面的Matlab源代码下载。随着技术的进步，烟花算法在优化问题中展现出越来越大的潜力。

您好，我是Vigneshwar Pesaru。我正在向所有解决作业车间调度问题的研究者提交此代码，特别是排列类型的问题。它包含基本的映射交叉逻辑。您可以使用此代码生成初始解决方案，并进一步生成更多的解决方案。

SC-SAHEL框架是一种单目标优化算法，允许采用多个进化算法作为搜索核心。该框架评估进化算法的性能，并选择最合适的进化算法来进化种群。详细信息请参阅算法手册。参考文献：Matin Rahnamay Naeini、Tiantian Yang、Mojtaba Sadegh、Amir Aghakouchak、Kuo-lin Hsu、Soroosh Sorooshian、Qingyun Duan和Xiaohui Lei，《环境建模与软件》104:215-235，2018年。

【优化算法优化】基于自适应风驱动优化算法AWDO，在matlab环境中实现单目标最优化求解的源代码。

（3）生产调度问题在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生产调度问题进行精确求解。在现实生产中，多采用一些经验进行调度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效工具，在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的应用。

汽车组装中的零部件均衡使用问题 为实现汽车组装过程中各零部件的使用速率均匀化，需要优化车辆的组装顺序。当不同型号汽车消耗的零部件种类相近时，该问题可简化为单级SMMAL调度问题。探讨利用蚁群算法解决此类调度问题的可行性。