运筹优化
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基于禁忌搜索算法的单机作业调度优化系统
本系统是一个利用MATLAB环境开发的单机作业调度决策支持工具，专门用于解决工业生产中常见的十个任务排程优化问题。系统的核心目标是通过对加工序列进行智能重组，在满足各任务到达时间约束的前提下，使得系统总加权延迟时间达到最小。系统建模充分考虑了每个任务的到达时间、加工时长以及预设的期望交货期，并引入权重因子来衡量不同任务的重要性。 实现层面，项目采用了高级启发式算法——禁忌搜索（Tabu Search）。具体实现过程包括：首先生成一个初始的可行加工序列，随后利用邻域移动算子（如互换两个任务的加工位置）产生一 -
基于PSO算法的车间动态调度平均流动时间优化系统
本项目利用MATLAB平台开发，旨在解决复杂车间生产环境下的动态调度问题，核心采用粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法。项目的首要优化目标设定为最小化所有工件的平均流动时间（Mean Flow Time），以减少在制品库存积压并提升生产系统的整体周转效率。项目功能包含完整的动态调度流程模拟：首先，构建数学模型以描述工件随机到达、加工时间波动等动态场景；其次，实现离散粒子群算法，设计适用于工序排序的粒子编码与解码方案，并引入惯性权重和学习因子的自适应调整机制以避免早熟收敛；第三，采用事件驱动（Event-Driven）或滚动时域（Rolling Horizon）策略处理动态扰动，当新工件到达或状态改变时触发重调度；最后，系统提供直观的可视化分析，包括计算并输出最优调度序列、生成反映工序占用的动态甘特图（Gantt Chart）以及展示算法迭代过程中的目标函数收敛曲线。
