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資源簡(jiǎn)介

進(jìn)階生產(chǎn)規(guī)劃及排程系統(tǒng) 便是利用先進(jìn)的信息科技及規(guī)劃技術(shù),例如基因算法﹝Genetic Algorithm﹞、限制理論﹝Theory of Constraints﹞、作業(yè)分析 ﹝Operations Research﹞、 生產(chǎn)仿真﹝Simulation﹞及限制條件滿足技術(shù)﹝Constraint Satisfaction Technique﹞等,在考慮企業(yè)資源﹝主要為物料與產(chǎn)能﹞限制條件與生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的控制與派工法則下,規(guī)劃可行的物 料需求計(jì)劃與生產(chǎn)排程計(jì)劃,以滿足顧客需求及面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)。進(jìn)階生產(chǎn)規(guī)劃及排程亦提供了what-if 的分析,可以讓規(guī)劃者快速結(jié)合生產(chǎn)信息﹝如訂單、途程、存貨、BOM與產(chǎn)能限 制等﹞,作出平衡企業(yè)利益與顧客權(quán)益的最佳規(guī)劃和決策。

資源截圖

代碼片段和文件信息

%模擬退火算法m源程序
function?[MinDBestPath]=MainAneal(CityPositionpn)?
function?[MinDBestPath]=MainAneal2(CityPositionpn)
%此題以中國(guó)31省會(huì)城市的最短旅行路徑為例,給出TSP問題的模擬退火程序
%CityPosition_31=[1304?2312;3639?1315;4177?2244;3712?1399;3488?1535;3326?1556;...
%?????????????????3238?1229;4196?1044;4312??790;4386??570;3007?1970;2562?1756;...
%?????????????????2788?1491;2381?1676;1332??695;3715?1678;3918?2179;4061?2370;...
%?????????????????3780?2212;3676?2578;4029?2838;4263?2931;3429?1908;3507?2376;...
%?????????????????3394?2643;3439?3201;2935?3240;3140?3550;2545?2357;2778?2826;2370?2975];

%T0=clock
global?path?p2?D;
[mn]=size(CityPosition);
%生成初始解空間,這樣可以比逐步分配空間運(yùn)行快一些
TracePath=zeros(1e3m);
Distance=inf*zeros(11e3);

D?=?sqrt((CityPosition(?:??ones(1m))?-?CityPosition(?:??ones(1m))‘).^2?+...
????(CityPosition(?:?2*ones(1m))?-?CityPosition(?:2*ones(1m))‘).^2?);
%將城市的坐標(biāo)矩陣轉(zhuǎn)換為鄰接矩陣(城市間距離矩陣)
for?i=1:pn
????path(i:)=randperm(m);%構(gòu)造一個(gè)初始可行解
end
t=zeros(1pn);
p2=zeros(1m);

iter_max=100;%input(‘請(qǐng)輸入固定溫度下最大迭代次數(shù)iter_max=‘?);
m_max=5;%input(‘請(qǐng)輸入固定溫度下目標(biāo)函數(shù)值允許的最大連續(xù)未改進(jìn)次數(shù)m_nax=‘?)?;
%如果考慮到降溫初期新解被吸收概率較大,容易陷入局部最優(yōu)
%而隨著降溫的進(jìn)行新解被吸收的概率逐漸減少,又難以跳出局限
%人為的使初期?iter_maxm_max?較小,然后使之隨溫度降低而逐步增大可能
%會(huì)收到到比較好的效果

T=1e5;
N=1;
tau=1e-5;%input(‘請(qǐng)輸入最低溫度tau=‘?);
%nn=ceil(log10(tau/T)/log10(0.9));
while??T>=tau%&m_num???????iter_num=1;%某固定溫度下迭代計(jì)數(shù)器
???????m_num=1;%某固定溫度下目標(biāo)函數(shù)值連續(xù)未改進(jìn)次數(shù)計(jì)算器
???????%iter_max=100;
???????%m_max=10;%ceil(10+0.5*nn-0.3*N);
???????while?m_num????????%MRRTT(Metropolis?Rosenbluth?Rosenbluth?Teller?Teller)過程:
?????????????%用任意啟發(fā)式算法在path的領(lǐng)域N(path)中找出新的更優(yōu)解
?????????????for?i=1:pn
?????????????????Len1(i)=sum([D(path(i1:m-1)+m*(path(i2:m)-1))?D(path(im)+m*(path(i1)-1))]);
%計(jì)算一次行遍所有城市的總路程?
?????????????????[path2(i:?)]=ChangePath2(path(i:?)m);%更新路線
?????????????????Len2(i)=sum([D(path2(i1:m-1)+m*(path2(i2:m)-1))?D(path2(im)+m*(path2(i1)-1))]);
?????????????end
?????????????%Len1
?????????????%Len2
?????????????%if?Len2-Len1<0|exp((Len1-Len2)/(T))>rand
?????????????R=rand(1pn);
?????????????%Len2-Len1R
?????????????if?find((Len2-Len1R)~=0)
?????????????????path(find((Len2-Len1R)~=0)?:?)=path2(find((Len2-Len1R)~=0)?:?);
?????????????????Len1(find((Len2-Len1R)~=0))=Len2(find((Len2-Len1R)~=0));
?????????????????[TempMinDTempIndex]=min(Len1);
?????????????????%TempMinD
?????????????????TracePath(N:?)=path(TempIndex:?);
?????????????????Distance(N:?)=TempMinD;
?????????????????N=N+1;
?????????????????%T=T*0.9
?????????????????m_num=0;
?????????????else
?????????????????m_num=m_num+1;
?????????????end
?????????????iter_num=iter_num+1;
?????????end
?????????T=T*0.9
%m_numiter_numN
end?
[MinDIndex]=min(Distance);
BestPath=TracePath(Index:?);
disp(MinD)
%T1=clock


%更新路線子程序
function?[p2]=ChangePath2(p1C

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????3740??2008-05-29?09:50??遺傳算法退火算法\matlabTSP.m

?????文件?????183659??2008-05-29?10:01??遺傳算法退火算法\一種基于遺傳算法的車間調(diào)度算法求解.pdf

?????文件?????150746??2008-05-29?10:02??遺傳算法退火算法\基于混合遺傳算法的車間調(diào)度問題的研究.pdf

?????文件?????176371??2008-05-29?10:00??遺傳算法退火算法\基于混合遺傳算法的車間調(diào)度問題研究.pdf

?????文件?????137442??2008-05-29?09:56??遺傳算法退火算法\基于遺傳算法的車間作業(yè)調(diào)度.pdf

?????文件??????35560??2005-07-16?14:18??遺傳算法退火算法\模擬退火法(Sb除Sw)\模擬退火法(Sb除Sw)\Data_discrete_analysis.m

?????文件???????2852??2005-07-18?13:52??遺傳算法退火算法\模擬退火法(Sb除Sw)\模擬退火法(Sb除Sw)\main.m

?????文件???????3235??2005-07-18?15:09??遺傳算法退火算法\模擬退火法(Sb除Sw)\模擬退火法(Sb除Sw)\main_88.asv

?????文件???????3320??2005-07-18?16:52??遺傳算法退火算法\模擬退火法(Sb除Sw)\模擬退火法(Sb除Sw)\main_88.m

?????文件????????572??2005-07-10?21:21??遺傳算法退火算法\模擬退火法(Sb除Sw)\模擬退火法(Sb除Sw)\Rand_Tong_yong.m

?????文件?????????59??2005-07-13?09:52??遺傳算法退火算法\模擬退火法(Sb除Sw)\模擬退火法(Sb除Sw)\wh_JC.m

?????文件????????269??2005-07-10?21:16??遺傳算法退火算法\模擬退火法(Sb除Sw)\模擬退火法(Sb除Sw)\Wh_rand.m

?????文件??????35759??2005-07-16?15:18??遺傳算法退火算法\模擬退火法(Sb除Sw)\模擬退火法(Sb除Sw)\wh_test.m

?????文件?????116538??2005-07-18?10:34??遺傳算法退火算法\模擬退火法(Sb除Sw)\模擬退火法(Sb除Sw)\wh_test_44.m

?????文件?????233976??2005-07-16?14:21??遺傳算法退火算法\模擬退火法(Sb除Sw)\模擬退火法(Sb除Sw)\wh_test_88.m

?????文件?????????69??2005-07-13?09:55??遺傳算法退火算法\模擬退火法(Sb除Sw)\模擬退火法(Sb除Sw)\wh_ZHS.m

?????文件????????174??2006-11-24?16:52??遺傳算法退火算法\模擬退火算法\1.txt

?????文件????????304??2006-11-24?16:53??遺傳算法退火算法\模擬退火算法\2.txt

?????文件???????4716??2007-12-13?20:28??遺傳算法退火算法\模擬退火算法\main.cpp

?????文件??????31232??2008-06-01?07:22??遺傳算法退火算法\模擬退火算法.doc

?????文件???????5882??2008-05-28?21:12??遺傳算法退火算法\模擬退火算法.mht

?????文件????6416546??2008-05-28?21:26??遺傳算法退火算法\模擬退火算法.pdf

?????文件??????61667??2008-05-29?09:51??遺傳算法退火算法\模擬退火算法_百度百科.mht

?????文件?????109332??2008-05-29?09:48??遺傳算法退火算法\模擬退火算法源程序(轉(zhuǎn))_I.mht

?????文件??????18952??2008-05-31?12:09??遺傳算法退火算法\研學(xué)論壇?-?Re【原創(chuàng)】車間作業(yè)調(diào)度問題遺傳算法通用Matlab程序(附圖).files\33725376.jpg

?????文件????????161??2008-05-31?11:41??遺傳算法退火算法\研學(xué)論壇?-?Re【原創(chuàng)】車間作業(yè)調(diào)度問題遺傳算法通用Matlab程序(附圖).files\advu.gif

?????文件????????835??2008-05-31?11:41??遺傳算法退火算法\研學(xué)論壇?-?Re【原創(chuàng)】車間作業(yè)調(diào)度問題遺傳算法通用Matlab程序(附圖).files\face_byhtsai_amuro.gif

?????文件????????233??2008-05-31?11:41??遺傳算法退火算法\研學(xué)論壇?-?Re【原創(chuàng)】車間作業(yè)調(diào)度問題遺傳算法通用Matlab程序(附圖).files\flat_d.gif

?????文件????????441??2008-05-31?11:41??遺傳算法退火算法\研學(xué)論壇?-?Re【原創(chuàng)】車間作業(yè)調(diào)度問題遺傳算法通用Matlab程序(附圖).files\icon_copy.gif

?????文件????????452??2008-05-31?12:09??遺傳算法退火算法\研學(xué)論壇?-?Re【原創(chuàng)】車間作業(yè)調(diào)度問題遺傳算法通用Matlab程序(附圖).files\icon_email.gif

............此處省略203個(gè)文件信息

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