流水線車間調(diào)度問題matlab源程序

流水線車間調(diào)度問題matlab源程序

流水線型車間作業(yè)調(diào)度問題遺傳算法Matlab源碼

流水線型車間作業(yè)調(diào)度問題可以描述如下：n個任務(wù)在流水線上進(jìn)行m個階段的加工，每一階段至少有一臺機(jī)器且至少有一個階段存在多臺機(jī)器，并且同一階段上各機(jī)器的處理性能相同，在每一階段各任務(wù)均要完成一道工序，各任務(wù)的每道工序可以在相應(yīng)階段上的任意一臺機(jī)器上加工，已知任務(wù)各道工序的處理時間，要求確定所有任務(wù)的排序以及每一階段上機(jī)器的分配情況，使得調(diào)度指標(biāo)(一般求Makespan)最小。下面的源碼是求解流水線型車間作業(yè)調(diào)度問題的遺傳算法通用MATLAB源碼，屬于GreenSim團(tuán)隊原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載請注明。

function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P)

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% JSPGA.m

% 流水線型車間作業(yè)調(diào)度遺傳算法

% GreenSim團(tuán)隊原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載請注明

% Email:greensim@163.com

% GreenSim團(tuán)隊主頁：/greensim

% 歡迎訪問GreenSim——算法仿真團(tuán)隊→/greensim

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% 輸入?yún)?shù)列表

% M 遺傳進(jìn)化迭代次數(shù)

% N 種群規(guī)模(取偶數(shù))

% Pm 變異概率

% T m×n的矩陣，存儲m個工件n個工序的加工時間

% P 1×n的向量，n個工序中，每一個工序所具有的機(jī)床數(shù)目

% 輸出參數(shù)列表

% Zp 最優(yōu)的Makespan值

% Y1p 最優(yōu)方案中，各工件各工序的開始時刻，可根據(jù)它繪出甘特圖

% Y2p 最優(yōu)方案中，各工件各工序的結(jié)束時刻，可根據(jù)它繪出甘特圖

% Y3p 最優(yōu)方案中，各工件各工序使用的機(jī)器編號

% Xp 最優(yōu)決策變量的值，決策變量是一個實(shí)數(shù)編碼的m×n矩陣

% LC1 收斂曲線1，各代最優(yōu)個體適應(yīng)值的記錄

% LC2 收斂曲線2，各代群體平均適應(yīng)值的記錄

% 最后，程序還將繪出三副圖片：兩條收斂曲線圖和甘特圖(各工件的調(diào)度時序圖)

%第一步：變量初始化

[m,n]=size(T);%m是總工件數(shù)，n是總工序數(shù)

Xp=zeros(m,n);%最優(yōu)決策變量

LC1=zeros(1,M);%收斂曲線1

LC2=zeros(1,N);%收斂曲線2

%第二步：隨機(jī)產(chǎn)生初始種群

farm=cell(1,N);%采用細(xì)胞結(jié)構(gòu)存儲種群

for k=1:N

X=zeros(m,n);

for j=1:n

for i=1:m

X(i,j)=1+(P(j)-eps)*rand;

end

end

farm{k}=X;

end

counter=0;%設(shè)置迭代計數(shù)器

while counter

%第三步：交叉

newfarm=cell(1,N);%交叉產(chǎn)生的新種群存在其中

Ser=randperm(N);

for i=1:2:(N-1)

A=farm{Ser(i)};%父代個體

Manner=unidrnd(2);%隨機(jī)選擇交叉方式

if Manner==1

cp=unidrnd(m-1);%隨機(jī)選擇交叉點(diǎn)

%雙親雙子單點(diǎn)交叉

a=[A(1:cp,:);B((cp+1):m,:)];%子代個體

b=[B(1:cp,:);A((cp+1):m,:)];

else

cp=unidrnd(n-1);%隨機(jī)選擇交叉點(diǎn)

b=[B(:,1:cp),A(:,(cp+1):n)];

end

newfarm{i}=a;%交叉后的子代存入newfarm

newfarm{i+1}=b;

end

%新舊種群合并

FARM=[farm,newfarm];

%第四步：選擇復(fù)制

FITNESS=zeros(1,2*N);

fitness=zeros(1,N);

總結(jié)

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