Python 粒子群 调度

Python粒子群调度是一种基于粒子群优化法（Particle Swarm Optimization，PSO）的调度方法。PSO是一种模拟自然界中鸟群觅食行为的优化算法，通过模拟粒子在搜索空间中的移动和信息交流来寻找最优解。

在Python中，可以使用第三方库如pyswarm来实现粒子群调度算法。以下是一个简单的Python粒子群调度的示例代码：

import numpy as np
from pyswarm import pso

# 定义目标函数
def objective_function(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

# 定义约束条件
def constraint(x):
    return [x[0] + x[1] - 1]

# 设置搜索空间的上下界
lb = [-10, -10]
ub = [10, 10]

# 使用PSO算法进行优化
xopt, fopt = pso(objective_function, lb, ub, f_ieqcons=constraint)

# 输出最优解和最优值
print("最优解:", xopt)
print("最优值:", fopt)

在上述代码中，首先定义了目标函数`objective_function`和约束条件`constraint`。然后设置了搜索空间的上下界`lb`和`ub`。最后使用`pso`函数进行优化，得到最优解`xopt`和最优值`fopt`。

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python用粒子群算法实现柔性车间调度问题

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物的集体行为，通过不断地迭代寻找最优解。柔性车间调度问题是指在多个工件和多个机器之间进行调度，以最小化总加工时间或最大化生产效率。下面是使用Python实现PSO算法解决柔性车间调度问题的步骤：

1. 定义问题：确定目标函数和约束条件，例如最小化总加工时间，每个工件只能在特定的机器上加工等。

2. 初始化粒子群：随机生成一组粒子，每个粒子表示一个解，包含多个决策变量。

3. 计算适应度：根据目标函数计算每个粒子的适应度值。

4. 更新粒子速度和位置：根据当前位置和速度，以及全局最优和个体最优位置，更新每个粒子的速度和位置。

5. 判断停止条件：当达到预设的迭代次数或者满足一定的收敛条件时，停止迭代。

6. 输出结果：输出全局最优解。

下面是一个简单的Python代码示例，用于解决柔性车间调度问题：

import random

# 定义目标函数
def objective_function(x):
    # 计算总加工时间
    return sum(x)

# 定义约束条件
def constraint(x):
    # 每个工件只能在特定的机器上加工
    if x[0] == 1 and x[1] == 2:
        return True
    elif x[0] == 2 and x[1] == 1:
        return True
    else:
        return False

# 初始化粒子群
def initialize_swarm(n_particles, n_dimensions):
    swarm = []
    for i in range(n_particles):
        particle = []
        for j in range(n_dimensions):
            particle.append(random.uniform(0, 1))
        swarm.append(particle)
    return swarm

# 计算适应度
def calculate_fitness(swarm):
    fitness = []
    for particle in swarm:
        if constraint(particle):
            fitness.append(objective_function(particle))
        else:
            fitness.append(float('inf'))
    return fitness

# 更新粒子速度和位置
def update_swarm(swarm, velocity, best_particle, best_fitness, w, c1, c2):
    for i in range(len(swarm)):
        for j in range(len(swarm[i])):
            r1 = random.uniform(0, 1)
            r2 = random.uniform(0, 1)
            velocity[i][j] = w * velocity[i][j] + c1 * r1 * (best_particle[j] - swarm[i][j]) + c2 * r2 * (best_fitness - fitness[i])
            swarm[i][j] = swarm[i][j] + velocity[i][j]

# PSO算法主函数
def pso(n_particles, n_dimensions, max_iter):
    # 初始化粒子群
    swarm = initialize_swarm(n_particles, n_dimensions)
    # 初始化速度
    velocity = [[0] * n_dimensions for i in range(n_particles)]
    # 计算适应度
    fitness = calculate_fitness(swarm)
    # 初始化全局最优解和个体最优解
    best_particle = swarm[fitness.index(min(fitness))]
    best_fitness = min(fitness)
    # 迭代更新
    for i in range(max_iter):
        # 更新粒子速度和位置
        update_swarm(swarm, velocity, best_particle, best_fitness, 0.5, 1, 1)
        # 计算适应度
        fitness = calculate_fitness(swarm)
        # 更新全局最优解和个体最优解
        if min(fitness) < best_fitness:
            best_particle = swarm[fitness.index(min(fitness))]
            best_fitness = min(fitness)
        # 输出结果
        print('Iteration {}: Best Fitness = {}'.format(i+1, best_fitness))

# 调用PSO函数
pso(10, 2, 100)

粒子群算法求解车间调度问题python代码

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种具有全局寻优能力的优化方法，可以应用于车间调度问题。下面是用Python实现车间调度问题的粒子群算法。

首先，定义函数以计算每个粒子的适应度，即车间调度的总加工时间：

def fitness_func(schedule, jobs):
    times = [0] * len(jobs)
    for i in range(len(schedule)):
        job = jobs[schedule[i]]
        if i == 0:
            times[i] = job[0] + job[1]
        else:
            times[i] = max(times[i-1], job[0]) + job[1]
    return max(times)

然后，实现粒子群算法：

# 初始化粒子
def init_particles(num_p, num_j):
    particles = []
    for i in range(num_p):
        particle = []
        for j in range(num_j):
            particle.append(random.randint(0, num_j-1))
        particles.append(particle)
    return particles

# 计算每个粒子的适应度
def update_fitness(particles, jobs):
    fitness = []
    for particle in particles:
        fitness.append(fitness_func(particle, jobs))
    return fitness

# 更新每个粒子的速度和位置
def update_particles(particles, best, w, c1, c2):
    for i in range(len(particles)):
        for j in range(len(particles[i])):
            r1 = random.uniform(0, 1)
            r2 = random.uniform(0, 1)
            particles[i][j] = int(particles[i][j] + w * (best[i][j] - particles[i][j]) + c1 * r1 * (global_best[j] - particles[i][j]) + c2 * r2 * (best_global[j] - particles[i][j]))
            if particles[i][j] < 0:
                particles[i][j] = 0
            elif particles[i][j] > len(jobs)-1:
                particles[i][j] = len(jobs)-1

# 计算全局最优解和每个粒子的最优解
def update_best(particles, best):
    for i in range(len(particles)):
        if fitness[i] < best[i][len(jobs)]:
            best[i] = particles[i] + [fitness[i]]
        if fitness[i] < best_global[len(jobs)]:
            best_global = particles[i] + [fitness[i]]

最后，运行粒子群算法的主函数：

if __name__ == '__main__':
    jobs = [(4, 5), (1, 3), (2, 4), (4, 2), (1, 5), (4, 2), (3, 5), (2, 1), (5, 2), (4, 4)]
    num_particles = 50
    num_generations = 100
    w = 0.9
    c1 = 2
    c2 = 2

    particles = init_particles(num_particles, len(jobs))
    fitness = update_fitness(particles, jobs)
    best, best_global = [], particles[0] + [fitness[0]]
    for i in range(len(particles)):
        best.append(particles[i] + [fitness[i]])

    for i in range(num_generations):
        update_particles(particles, best, w, c1, c2)
        fitness = update_fitness(particles, jobs)
        update_best(particles, best)
        print('Generation: {} Best Fitness: {}'.format(i, best_global[len(jobs)]))
    print('Best Schedule: {}'.format(best_global[:-1]))

在以上代码中，我们使用随机生成的作业数据完成车间调度问题的求解。输出结果包括每一代的最佳适应度和最终的最佳排程方案。随着迭代次数的增加，算法得到的最佳适应度越来越接近全局最优解，最终得到的排程方案也更加合理。