基于粒子群算法的生产调度优化

基于粒子群算法的生产调度优化

本代码使用粒子群优化算法解决一个生产调度问题，目标是最小化总成本。问题涉及租赁、保养和培训容器艇和操作手以满足特定需求。

代码解释

代码可以分为以下几个部分：

1. 数据输入:

• 定义全局变量以存储问题参数，例如容器艇和操作手的租赁成本、维护成本、培训成本、需求和初始数量。
• 初始化这些参数的值。

2. 粒子群优化:

• 设置粒子群算法的参数，例如种群大小、维度、迭代次数、速度和位置限制以及学习因子。
• 初始化粒子群的位置和速度。
• 迭代执行以下操作：
  • 对每个粒子，计算其适应度值（成本函数）。
  • 更新全局最优解和个体最优解。
  • 更新粒子的速度和位置。
  • 记录每次迭代的最优适应度值。

3. 结果分析:

• 输出最优解（每周购买的容器艇和操作手数量）。
• 计算并输出最终的总成本。
• 可以根据需要绘制收敛曲线或其他图表来分析优化过程。

代码运行结果

代码运行后，将输出以下内容：

• 每次迭代的当前最优成本
• 最终的总成本 (jie_giyy1)
• final_totle 变量，包含以下内容：
  • 购买的容器艇总数
  • 购买的操作手总数
  • 容器艇保养总次数
  • 操作手保养总次数
  • 操作手培训总次数
  • 操作手可培训次数

总结

这段代码提供了一个使用粒子群算法解决生产调度优化问题的示例。 通过修改代码中的参数和目标函数，可以将其应用于其他类似的优化问题。