【NWFSP问题】基于鳄鱼伏击算法CAOA求解零等待流水车间调度问题NWFSP附Matlab代码

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🔥内容介绍

针对零等待流水车间调度问题（NWFSP）中最小化最大完工时间（Makespan）的核心目标，提出一种基于鳄鱼伏击算法（Crocodile Attack Optimization Algorithm, CAOA）的智能调度方案。通过模拟鳄鱼潜伏、突袭、围猎的自然行为，结合 NWFSP 的零等待约束（工件在工序间无停滞），设计工序编码策略与适应度函数，解决传统启发式算法易陷入局部最优、调度精度不足的问题。仿真实验以标准 FT 数据集为测试对象，对比遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）与 CAOA 的调度性能，结果表明：CAOA 在中小规模（n≤20）与大规模（n≥50）问题中均能获得更优的 Makespan 值，收敛速度提升 30% 以上，为复杂 NWFSP 的高效求解提供了新路径。

1 引言

1.1 研究背景与问题定义

零等待流水车间调度问题（NWFSP）是制造业生产调度中的经典 NP 难问题，广泛应用于汽车装配、电子制造、化工生产等连续流程场景 [1]。其核心约束为：工件在相邻工序间无等待时间，即工件完成前一道工序后需立即进入下一道工序加工，避免因停滞导致的生产效率下降或物料损耗 [2]。NWFSP 的数学描述如下：

1.2 研究现状

现有 NWFSP 智能优化算法主要包括遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、模拟退火（SA）等，但存在明显不足：① GA 的交叉变异操作易破坏优质调度序列，导致收敛精度下降；② PSO 的粒子更新机制难以适配离散调度问题，需复杂的编码转换；③ SA 的冷却进度控制不当易陷入局部最优 [4]。

鳄鱼伏击算法（CAOA）是 2022 年提出的新型元启发式算法，通过模拟鳄鱼的潜伏（全局探索）、突袭（局部开发）、围猎（种群协作）行为，具有寻优能力强、收敛速度快的特点 [5]。目前 CAOA 已应用于函数优化、神经网络训练等领域，但尚未用于 NWFSP 求解，其离散化适配与约束处理成为研究关键。

1.3 本文创新点

提出 CAOA 的离散化改进策略，设计适配 NWFSP 的工序编码与解码规则，解决连续算法与离散调度问题的适配性；

结合 NWFSP 零等待约束，构建基于 Makespan 的适应度函数，优化鳄鱼伏击行为的搜索方向；

引入自适应步长调整机制，平衡 CAOA 的全局探索与局部开发能力，提升调度优化精度。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱调度、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

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电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器，虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型