基于自适应遗传算法的车间调度matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图-Toy模板网

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1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

4.1 编码与初始化

4.2 适应度函数

4.3 遗传操作

4.4 自适应机制

4.5 终止条件

5.完整程序

1.程序功能描述

基于自适应遗传算法的车间调度matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图和优化算法的适应度收敛曲线。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

基于自适应遗传算法的车间调度matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图,MATLAB程序开发,# 优化,matlab,甘特图,自适应遗传算法,车间调度

3.核心程序

........................................................
%工件数
Num1 = 8;   
%机器数
Num2 = 2;                  
%产生时间矩阵
T    = 0.4+rand(Num2,Num1);                      
%种群
Npop = 100;    
%最大进化代数
Iters= 200;                        
 
%初始种群
Pop_n       = round(sqrt(Npop));                   
Pop_s       = ceil(Npop/Pop_n);              
Npop        = Pop_s*Pop_n;                   
[Xs,ff]     = func_initial(T,Npop);

fout        = zeros(Iters,1);                                             
for i = 1:Iters
    i
    [ff,I] = sort(ff,'descend');
    Xs     = Xs(I,:);
    Pmax   = Xs(1,:);
    Fmax   = ff(1);

    for j = 1:Pop_n
        %子种群
        Pops       = Xs(j:Pop_n:end,:);            
        ff_        = ff(j:Pop_n:end,:);
        [Popss,F3] = func_GA(T,Pops,ff_,Pmax,Fmax);
        Xs(j:Pop_n:end,:) = Popss;
        ff(j:Pop_n:end,:) = F3;
    end
    %进化
    [Xsolve,ybest] = func_Eval(Xs,ff);
    fout(i) = -ybest;
end

 
[Fouts,Etime] = func_fitness(T,Xsolve); 

figure
%开始
Stime = Etime-T(:,Xsolve);                                 
fval  = -Fouts;
M1    = size(T,1);                               %机器数
NX    = length(Xsolve);                          %工件数

figure;
plot(1:Iters,fout(1:end),'b-o'); 
grid on;
xlabel('进化代数'); 
ylabel('适应度');

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4.本算法原理

车间调度问题是一类典型的组合优化问题，旨在确定一组工件在一组机器上的加工顺序，以优化某些性能指标，如最小化完工时间、延迟时间等。自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）是一种启发式搜索算法，通过模拟生物进化过程中的遗传、变异、选择和自然选择等机制来求解优化问题。