与连续变量多部件生产计划
这个提交可以用来评估的性能优化技术与大量的连续变量的问题。这个优化问题就出现了利润最大化的生产计划。然而这些文件可以作为黑盒的优化问题。
有八个在这个套件(case1最小化的优化问题。p,例2。p, case3。p, case4。p, case5。p, case6。p, case7。p和cas8.p)。
他们每个人有以下格式
[F, XCorrected] = case1 (X);
输入:人口(或解决方案,用X)及其
输出:(i)修正人口(用XCorrected)
(2)的目标函数值修正人口成员(F)。X是纠正XCorrected因为大多数算法无法满足复杂约束和X XCorrected不是更糟。
文件ProblemDetails。p可用于确定较低和上界函数处理的案件。
格式(磅,乌兰巴托,fobj) = ProblemDetails (ca);
输入:ca是一个从1到8的整数。
输出:(i)下界(磅),
(二)上界(乌兰巴托),和
(3)函数处理(fobj)。
文件的脚本。m展示了如何使用这些文件以及一个优化算法(SanitizedTLBO)。
例1、例2、例5和例6 1287连续变量而尺寸有问题
例3、例4例7和8例有问题2624连续变量的维度。
注意:
(我)内置的优化算法在MATLAB要求目标函数文件只返回目标函数的值,不能直接用于解决这些问题。
(2)一般来说,该算法提供X和需要F .但这些问题,除了F, XCorrected是目标函数提供的文件。
(3)当前最著名的解决方案(圆两个小数),利用计算智能算法万博 尤文图斯,
案例1:-683.03;案例2:-820.49;案例3:-1024.56;案例4:-1292.25
案例5:-714.29;案例6:-823.65;案例7:-1118.28;例8:-1420.48
(iv)案例1 - 4有相同的问题但使用不同的数据结构;例5 - 8同一组数据作为案例1 - 4相比,但是不使用某些功能(灵活)的问题。
(v)目标函数文件能够确定的目标函数值(即多个解决方案。万博 尤文图斯如果需要,整个人口可以被发送到目标函数文件)。
参考:Sandeep辛格Chauhan,普拉卡什Kotecha,一个高效的多部件生产计划策略基于连续变量,应用软计算,2018年,ISSN 1568 - 4946,
https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.03.012。
引用作为
SKS实验室(2023)。与连续变量多部件生产计划GitHub (https://github.com/SKSLAB/Multi-unit-production-planning-with-continuous-variables)。检索。
版本使用GitHub缺省分支不能下载
版本 | 发表 | 发布说明 | |
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1.2.0.0 | 更新描述。 |
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1.1.0.0 | 描述和更新文件。 |
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1.0.0.0 |