基于MATLAB的PSO算法车间动态调度系统 - MakeSpan优化解决方案

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于粒子群优化（PSO）算法的动态车间调度系统，支持多机器多工件生产环境，能有效处理新订单插入和机器故障等突发状况，以最小化生产完成时间为优化目标。

详 情 说 明

基于PSO算法的车间动态调度系统（MakeSpan优化）

项目介绍

本项目针对制造业中的动态车间调度问题，设计并实现了一套基于粒子群优化（PSO）算法的调度系统。系统专门处理多机器、多工件的生产环境，能够优化任务分配并最小化生产完成时间（MakeSpan）。通过集成动态事件处理机制，系统能够有效应对实际生产中常见的突发事件（如新订单插入、机器故障），提供高效的动态调度与重调度解决方案，并具备直观的可视化分析功能。

功能特性

• 核心优化算法：采用标准粒子群优化（PSO）算法，以最小化MakeSpan为核心目标进行调度寻优。
• 动态调度能力：支持处理动态事件，包括指定时间点插入新工件、设定机器故障时间区间，并触发重调度。
• 可视化分析：提供优化过程收敛曲线与调度结果甘特图，直观展示算法性能与调度安排。
• 全面性能评估：输出详细的性能分析报告，包括机器利用率、工件等待时间、机器空闲时间等关键指标。
• 灵活配置：用户可通过配置文件或接口灵活设定工件、机器、工艺约束、动态事件以及PSO算法参数。

使用方法

1. 准备输入数据：配置包含工件工序与加工时间的矩阵、机器信息、工艺约束矩阵以及所需的动态事件。
2. 设置算法参数：根据问题规模与需求，调整PSO算法的种群大小、迭代次数、惯性权重等参数。
3. 运行主程序：执行系统主流程，算法将进行优化计算并处理可能的动态事件。
4. 查看与分析结果：程序运行完毕后，将自动生成并显示最优MakeSpan、调度方案甘特图、收敛曲线及各项性能指标报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具包：MATLAB 基础安装即可运行，无需额外工具箱。

文件说明

主程序文件作为整个调度系统的核心控制单元，负责整合所有功能模块。其主要实现了从输入参数读取与解析开始，到初始化调度环境与PSO种群，进而执行包含动态事件判断的迭代优化循环，最终进行调度方案解码、结果可视化以及性能指标计算与输出的全过程连贯操作。该文件确保了在静态与动态场景下调度任务的完整执行流程。