文章目录什么是流水线？流水线的分类流水线的性能指标流水线设计中的若干问题非线性流水线的调度单功能非线性流水线的最优调度多功能非线性流水线的调度一条经典的5段流水线相关与流水线冲突结构冲突：因硬件资源满足不了指令重叠执行的要求而发生的冲突；数据冲突：当指令在流水线中重叠执行时，因需要用到前面指令的结果而发生的冲突；控制冲突：流水线遇到分支指令或其它会改变PC值的指令所引起的冲突。预测分支失败预测分
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2023-09-06 22:32:27
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遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。
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2021-07-09 15:01:35
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2022-10-11 11:59:56
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混合流水车间调度问题（Hybrid Flow Shop Scheduling Problem, HFSP）是一种典型的流水车间调度问题。它综合了经典流水车间和并行机两种调度的特点。如下图所示，从开始到结束有m个加工阶段，每个加工阶段内有不同数量的并行机，需要加工的工件从开始一次经过每个加工阶段，在每个加工阶段中可以被该阶段内的任意一台设备加工。一般假设：1）同一阶段中所有机器都相同；2
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2024-05-08 23:09:09
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1引言等待时间受限的柔性流水车间调度(FlexibleFlowShop,FFS)问题是一类具有复杂性和广义性的调度问题,它广泛存在于要求高温连续作业生产的工业流程中,如玻璃加工、钢铁生产等。在制造业中,生产阶段间的等待时间会造成设备利用率下降、增加在制品存储成本等;另一方面,不同客户的工件重要性不同,也会形成不同程度的损失或收益。针对不同客户的情况,为不同客户的工件完成时间设立不同的权重,以权重表
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2023-11-02 08:40:32
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0 前言各位读者大家好，好久没有介绍算法的推文了，感觉愧对了读者们热爱学习的心灵。于是，今天我们带来了一个神奇的优化算法——遗传算法！它的优点包括但不限于：遗传算法对所求解的优化问题没有太多的数学要求，由于他的进化特性，搜索过程中不需要问题的内在性质，对于任意形式的目标函数和约束，无论是线性的还是非线性的，离散的还是连续的都可处理。进化算子的遍历性（各态历经性）使得遗传算法能够非常有效地进行概率
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2021-06-05 22:34:13
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一、简介1 遗传算法概述遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。2 遗传算法的特点和应用遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的优化算法相比，具有以下特点：（1）以决策变量的编码作为运算对象。传统的优化算法往往直接利用决策变量的实际值本身来进行优化计算，但遗传算法是使用决策变量的某种形式的编码作为运算
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2021-08-10 09:09:10
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一、简介1 遗传算法概述遗传算法（Genetic Algorithm，GA
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2022-04-07 17:04:10
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一、简介1 遗传算法概述遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。2 遗传算法的特点和应用遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的优化算法相比，具有以下特点：（1）以决策变量的编码作为运算对象。传统的优化算法往往直接利用决策变量的实际值本身来进行优化计算，但遗传算法是使用决策变量的某种形式的编码作为运算
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2021-08-20 16:48:54
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车间调度 | 利用遗传算法(GA)求解混合流水车间调度问题(Hybrid flow-shop scheduling problem, HFSP)
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2024-10-11 15:11:29
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同系列算法问题回溯法解决N皇后问题-Python实现（全排列+剪枝）贪心算法解决活动安排-Python实现（排序+贪心选择）问题有n个作业（编号为1～n）要在由两台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工，然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi（1≤i≤n）。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序，使得从第一个作业在机器M1上开
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2024-04-17 19:58:39
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1 简介针对作业车间调度问题,提出改进的混合蛙跳算法.采用基于工件操作的蛙体结构,定义青蛙的相似性和距离,构造相应的青蛙移位策略,有效克服工件机器顺序的约束限制,保证青蛙新位置的可行性.通过经典算例仿真计算结果表明,该算法能有效求解较大规模的作业车间调度问题.2 部分代码clcclear allclose all%------------------------------------------
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2021-12-20 21:30:59
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在现代制造业和生产管理中，车间调度问题一直是优化生产效率的重要领域。尤其是置换流水车间调度问题，其核心是合理安排一系列复杂的生产任务，以达到尽可能高的生产效率。本文将探讨如何使用人工蜂群算法解决置换流水车间调度问题，并提供相关的 Python 实现代码。
## 背景描述
置换流水车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）具有广泛的应用前
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 &nbs
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2023-11-01 22:32:53
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2023-06-05 07:34:21
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2023-11-07 07:50:34
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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文内容如下：??? ⛳️赠与读者??做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者
一、简介遗传算法的应用步骤遗传算法GA是基于进化和遗传理论而提出来的全局寻优方法。简单遗传算法解决问题的基本步骤如下：（1）初始化：随机生成N个个体作为初始群体P(0)，该种群就是目标函数可行解的一个集合。设置进化代数计数器归零，设置最大进化代数iter_max；（2）个体评价：将初始种群代入目标函数中，根据适应度函数计算当前群体中各个种群的适应度；（3）终止条件判断：给出终止条件，判断算法是否满足终止条件，若满足则转到（8）；（4）选择运算：对初始群体执行选择操作，优良的个体被大量复制，劣质
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2022-04-08 11:45:19
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一、简介遗传算法的应用步骤遗传算法GA是基于进化和遗传理论而提出来的全局寻优方法。简单遗传算法解决问题的基本步骤如下：（1）初始化：随机生成N个个体作为初始群体P(0)，该种群就是目标函数可行解的一个集合。设置进化代数计数器归零，设置最大进化代数iter_max；（2）个体评价：将初始种群代入目标函数中，根据适应度函数计算当前群体中各个种群的适应度；（3）终止条件判断：给出终止条件，判断算法是否满足终止条件，若满足则转到（8）；（4）选择运算：对初始群体执行选择操作，优良的个体被大量复制，劣质
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2021-08-10 09:09:25
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一、简介遗传算法的应用步骤遗传算法GA是基于进化和遗传理论而提出来的全局寻优方法。简单遗传算法解决问题的基本步骤如下：（1）初始化：随机生成N个个体作为初始群体P(0)，该种群就是目标函数可行解的一个集合。设置进化代数计数器归零，设置最大进化代数iter_max；（2）个体评价：将初始种群代入目标函数中，根据适应度函数计算当前群体中各个种群的适应度；（3）终止条件判断：给出终止条件，判断算法是否满足终止条件，若满足则转到（8）；（4）选择运算：对初始群体执行选择操作，优良的个体被大量复制，劣质
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2021-08-20 16:49:04
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