دانلود کد متلب حل Job shop با الگوریتم SA فیلم آموزشی

در این مقاله یک روش جستجو بازپخت شبیه سازی شده توسعه یافته برای حل مشکلات برنامه ریزی فروشگاه کار به طور همزمان در معرض تاخیر و موجودی هزینه. روش نشان داده شده است به طور قابل توجهی افزایش کیفیت در مقایسه با برنامه های متعدد ترکیب از دانلود کد متلب حل Job shop با الگوریتم SA فیلم آموزشی

دانلود کد متلب حل Job shop با الگوریتم SA فیلم آموزشی

دانلود کد متلب حل Job shop با الگوریتم SA فیلم آموزشی

دانلود کد متلب حل Job shop با الگوریتم SA فیلم آموزشی

قوانین و سیاست های آزاد اعزام، هر چند در هزینه فعالیت های شدید محاسباتی. روش متا اکتشافی است توسعه یافته در اهداف که افزایش بهره وری از بازپخت شبیه سازی شده به صورت پویا توسط باد هزینه های مرتبط با ناکارآمدی عمده در راه حل در حال حاضر. سه تغییرات مختلف روش ESTA در نظر گرفته. یکی از این تغییرات نشان داده شده است به عملکرد کاهش قابل توجهی در زمان محاسبه، به خصوص در مشکلات از کجا جستجو می باشد به احتمال زیاد در حداقل محلی دام افتاده است. ما تجزیه و تحلیل چرا این تنوع از متا اکتشافی موثرتر از ترکیبی شبیه سازی الگوریتم بازپخت others.â بر اساس یک مکانیزم ایمنی رمان برای مشکل برنامه ریزی فروشگاه کار با هدف به حداقل رساندن وزن کامل تاخیر ارائه شده است. روش پیشنهادی ایمنی بر اساس این ایده اساسی زیر ساخته شده است: مشاغل تنگنا در هر نمونه برنامه ریزی موجود به طور کلی تشکیل عوامل کلیدی در تلاش برای بهبود کیفیت پایان برنامه، و در نتیجه، تعیین توالی از این مشاغل نیاز بهینه سازی فشرده تر. برای توصیف کمی توزیع کار تنگنا، ما یک سیستم استنتاج فازی برای ارزیابی سطح تنگنا (یعنی حساسیت) هر شغل را طراحی کنند. با ترکیب این روش ایمنی با یک الگوریتم بازپخت شبیه سازی شده، ما یک الگوریتم بهینه سازی ترکیبی است که که پس از آن در تعدادی از موارد فروشگاه کار مورد آزمایش قرار را طراحی کنند. نتایج محاسباتی برای موارد مختلف به اندازه نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی هیبرید موثر انجام و همگرا سریع به مشکل کار راه حل های رضایت بخش برنامه ریزی فروشگاه یکی از سخت ترین مشکلات NP بهینه سازی سخت ترکیبی است. این پژوهش به بررسی پیدا کردن برنامه های بهینه مطلوب و در نزدیکی با استفاده از روش بازپخت شبیه سازی شده و به برنامه جایگشت. برنامه های جدید توسط permuting عملیات انجام شده در برنامه موجود تولید می شود. بازپخت شبیه سازی شده احتمالاتی یکی از برنامه های جدید را انتخاب و احتمالاتی را می پذیرد یا آن را رد می کند، اجازه دادن به برنامه نمونه جستجو اهمیت بیش از فضای فروشگاه کار. و (حداقل) درجه حرارت اولیه انطباقی مشخص برای پایان دادن به پیشینی و به reintensification است که باعث بهبود راهبرد جستجو را بازنشانی دمای فعلی و دولت است. نتایج تجربی نشان می دهد این روش ساده و انعطاف پذیر، می تواند در نزدیکی برنامه بهینه را پیدا کرده و اغلب بهتر SA رویکردهای پیشین
دانلود رایگان ویدئو کلیپ فیلم آموزشی فارسی دانلود رایگان کد آماده متلب دانلود رایگان پروژه آماده متلب دانلود فایل آموزشی دانلود جزوه کلاسی دانلود مقاله فارسی انگلیسی لاتین دانلود پایان نامه فوق لیسانس کارشناسی ارشد تز دکتری فارسی انگلیسی ایران دانشگاه صنعتی شریف اصفهان تهران  دانشگاه امیرکبیر علم و صنعت شهید بهشتی تربیت مدرس شیراز کلاس تست کنکور کلاس خصوصی دوره های آموزشی انلاین مجازی دانلود جزوه pdf ppt پاورپوینت word داکیومنت ورد