【车间调度】基于樽海鞘算法求解带小车的车间调度AGV-fjsp问题附matlab代码

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🔥 内容介绍

在现代制造业中，车间调度是一个至关重要的环节。通过合理安排车间内各个工序的顺序和时间，可以提高生产效率，减少生产成本，提升产品质量。而随着自动化技术的发展，自动导引车（Automated Guided Vehicles，简称AGV）在车间调度中起到了越来越重要的作用。本文将介绍一种基于樽海鞘算法的车间调度方法，用于解决带小车的车间调度AGV-fjsp问题。

AGV-fjsp问题是指在车间调度中，需要考虑到AGV和作业工序之间的关系。在传统的车间调度中，通常只需要考虑作业工序之间的先后次序。而在AGV-fjsp问题中，还需要考虑到AGV与作业工序之间的时间和空间关系，以及AGV之间的冲突避免。这使得AGV-fjsp问题更加复杂，需要使用更加高效的算法来求解。

樽海鞘算法是一种基于自然界中樽海鞘行为的启发式算法。樽海鞘是一种生物，它们通过释放化学物质来吸引其他樽海鞘，形成聚集。这种聚集行为可以用来解决优化问题。樽海鞘算法通过模拟樽海鞘的聚集行为，来求解复杂的优化问题。

在车间调度AGV-fjsp问题中，樽海鞘算法可以用来寻找最优的车间调度方案。首先，将车间调度问题抽象为一个优化问题，其中目标是最小化总的调度时间和冲突次数。然后，使用樽海鞘算法来搜索最优解。樽海鞘算法通过模拟樽海鞘的聚集和分散行为，来搜索解空间中的最优解。

具体来说，樽海鞘算法包括以下几个步骤。首先，初始化一群随机生成的樽海鞘个体，每个个体代表一个可能的车间调度方案。然后，根据每个个体的适应度评估，选择一部分个体作为父代。接下来，通过模拟樽海鞘的聚集行为，生成新的个体。然后，根据一定的概率，对新生成的个体进行变异操作，以增加搜索空间。最后，根据适应度评估，选择新生成的个体和父代中的个体，作为下一代的父代。重复以上步骤，直到满足停止准则。

通过使用樽海鞘算法求解车间调度AGV-fjsp问题，可以得到较优的车间调度方案。这种方案可以最大程度地减少总的调度时间和冲突次数，提高车间生产效率。同时，樽海鞘算法具有较好的全局搜索能力，能够避免局部最优解。因此，它在解决车间调度AGV-fjsp问题中具有较高的应用价值。

总之，车间调度是现代制造业中的重要环节，而AGV-fjsp问题则是车间调度中的一种复杂问题。通过使用樽海鞘算法，可以求解带小车的车间调度AGV-fjsp问题，并得到较优的调度方案。这种方法可以提高车间生产效率，降低生产成本，提升产品质量。因此，樽海鞘算法在车间调度AGV-fjsp问题中具有广泛的应用前景。

📣 部分代码

function [so,sm,sv] = heuristic_Population()%% 功能：启发式初始化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); % 存机器sv1=zeros(ps,operations_number); % 存机器for i=1:ps%% 工序：初始化indices=randperm(operations_number); % 将300以内的数随机排列so1(i,:)=operations_vector(indices); % 得到工件号排序的工序%% 机器：选择完工时间最早的机器ML=zeros(1,machine_number); % 记录全局机器时间TT=zeros(1,machine_number); % 用来临时比较% 生成机器Number=operations_number_vector;WPNumberTemp=Number;for j=1:operations_numberval=so1(i,j);WPNumberTemp(val)=WPNumberTemp(val)-1;temp=[val,operations_number_vector(val)-WPNumberTemp(val)]; % 第一个数表示工件号，第二个数表示工件内对应的工序号op_position=sum(operations_number_vector(1:val-1))+temp(2); % 总工序表中第几个 如O13表示3machines_list = 1:machine_number;Temp1 = machines_list(logical(feasible_machines_table(op_position,:))); % 工序Oij可选机器time1 = time_table(op_position,:); % 例[3 7]time1(find(time1==0))=[];Temp2=time1;Temp=[Temp1;Temp2];SizeTemp=size(Temp,2);%查看该工序有几个可用机器if SizeTemp == 1sm1(i,op_position)=Temp(1,1); % 如果只有一个可选机器，就直接存入ML(Temp(1))=Temp(2,1); % 更新ML表elseif SizeTemp>=2% TT=ML+time 选全局最小机器for ii=1:SizeTempjob=Temp(1,ii); % 取可选机器集内第ii个机器time=Temp(2,ii); % 取对应时间TT(job)=ML(job)+time; % 加入TT时间表用来比较选机器end[~,indice]=min(TT(Temp(1,:)));TT=zeros(1,machine_number); % 清空TT表，以备下一个工序选机器ML(Temp(1,indice))=Temp(2,indice); % 更新MLsm1(i,op_position)=Temp(1,indice);endend%% AGV初始化% AGV_current_machine=zeros(AGV_num,operations_number*2); % 存AGV当前在哪个机器machineoRagV=zeros(AGV_num,machine_number+1); % 用0-1存当前机器是否有AGVmachineoRagV(:,1)=1; % 首先对装卸站位置赋值（所有的AGV初始时刻均在装卸站）job_current_op=ones(1,job_number);for j=1:operations_number% jjob=so1(i,j); operation=job_current_op(1,job);index=operations_start_vector(1,job)+operation; % 该工序索引job_current_op(1,job)=job_current_op(1,job)+1; % 更新当前加工工序if operation==1 % 判断是否是首道工序% sv1(1,index)=randi([1,AGV_num],1,1); % 首道工序随机选择AGV% elseif ismember(1,machineoRagV(:,1)) % 判断起点是否有AGVtempm=sm1(i,index); % 当前工序对应机器编号tempm=tempm+1;startindex=find(machineoRagV(:,1)==1); % 装卸站可用的AGV编号AGV_code=startindex(randi([1 length(startindex)])); % 选择在装卸站的AGVmachineoRagV(AGV_code,1)=0; machineoRagV(AGV_code,tempm)=1; % 更新AGV当前所在的位置sv1(i,index)=AGV_code; % 将选择的AGV的编号放入初始编码中else % 装卸站没有AGVtempm=sm1(i,index); % 当前工序对应机器编号tempm=tempm+1;distance=zeros(1,AGV_num); % 初始距离矩阵agvmac=[];for k=1:AGV_num % 循环所有的AGV% 计算距离nowAgvIndex=find(machineoRagV(k,:)==1); % 当前AGV所在的位置agvmac=[agvmac;nowAgvIndex]; % 存一下agv所在机器distance(1,k)=trans_time_table(nowAgvIndex,1)+trans_time_table(1,tempm);end% 选择距离最小的AGV[~,sv1(i,index)]=min(distance);% 更新一下当前AGV的位置machineoRagV(sv1(i,index),agvmac(sv1(i,index),1))=0; machineoRagV(sv1(i,index),tempm)=1; % 更新AGV当前所在的位置agvmac=[];endelse % 非首道工序，只需要计算与上一个工序所在机器tempm=sm1(i,index); % 当前工序对应机器编号premac=sm1(i,index-1); % 上一个工序所在机器编号premac1=premac+1;tempm=tempm+1;distance=zeros(1,AGV_num); % 初始距离矩阵agvmac=[];for k=1:AGV_num % 循环所有的AGV% 计算距离nowAgvIndex=find(machineoRagV(k,:)==1); % 当前AGV所在的位置% nowAgvIndexagvmac=[agvmac;nowAgvIndex]; % 存一下agv所在机器distance(1,k)=trans_time_table(premac1,tempm)+trans_time_table(nowAgvIndex,premac1);end% 选择距离最小的AGV[~,sv1(i,index)]=min(distance);% 更新一下当前AGV的位置machineoRagV(sv1(i,index),agvmac(sv1(i,index),1))=0; machineoRagV(sv1(i,index),tempm)=1; % 更新AGV当前所在的位置agvmac=[];endend​so=so1;sm=sm1;sv=sv1;end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 阎庆,邰蕾蕾.用混合遗传算法解决有时间窗的车辆路径规划问题[J].安徽大学学报：自然科学版, 2007, 31(2):4.DOI:CNKI:SUN:AHDX.0.2007-02-010.

[2] 王原,李晓苗.基于T型传递函数的二进制樽海鞘算法求解0-1背包问题[J].电子技术与软件工程, 2022(011):000.

[3] LI Changan,ZHAO Delong,WANG Guoyong,等.基于改进樽海鞘群算法的卸车调度优化[J].重庆交通大学学报(自然科学版), 2021, 40(11):32-39.DOI:10.3969/j.issn.1674-0696.2021.11.05.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合