基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化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

5.完整程序

1.程序功能描述

基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图和优化收敛曲线。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化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,甘特图,PPNSA,扰动算子,车间调度优化

3.核心程序

..................................................................
[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);
    %子种群
    for j = 1:Pop_n
        Pops              = Xs(j:Pop_n:end,:);            
        ff_               = ff(j:Pop_n:end,:);
        [Popss,F3]        = func_FLA(T,Pops,ff_,Pmax,Fmax);
        Xs(j:Pop_n:end,:) = Popss;
        ff(j:Pop_n:end,:) = F3;
    end
    % 进化结果评估
    [Xsolve,ybest]  = func_Eval(Xs,ff);

    fout(i)         = -mean(ybest);
end


 


figure
[Fouts,Etime] = func_fitness(T,Xsolve);
Stime         = Etime-T(:,Xsolve); % 开始时间
fval          = -Fouts;
M1            = size(T,1);    % 行数M1为机器数
NX            = length(Xsolve);    % 列数NX为工件数
for i = 1:M1
    for j = 1:NX
        x1 = Stime(i,j);
        x2 = Etime(i,j);
        y1 = i-1;
        y2 = i-0.05;
        fill([x1 x2 x2 x1],[y1 y1 y2 y2],[0,1,0]);
        text(x1*0.55+x2*0.45,(y1+y2)/2,[num2str(Xsolve(j))],'Fontsize',8,'Color','k');
        hold on;
    end
    text(-0.8,(y1+y2)/2,['机器 ',num2str(i)],'Fontsize',8,'Color','k');
end

hold off; 
xlabel('时间'); 
set(gca,'ytick',[],'YDir','reverse','Color',[1 1 1]);
axis([0 fval 0 M1-0.05]);
title(['工件数:',num2str(NX),', 机器数:',num2str(M1),', 最优值:',num2str(fval)]);


figure;
plot(1:Iters,fout(1:end),'b-o'); 
grid on;
xlabel('进化代数'); 
ylabel('适应度');
28

4.本算法原理

车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSSP）是制造业中非常关键的一类优化问题。它涉及到多个工件在多个机器上的加工顺序安排，目标通常是最小化完成所有工件的总时间，即最小化最大完工时间（Makespan）。由于JSSP具有NP难的特性，传统的优化方法往往难以在合理时间内找到最优解。因此，启发式算法和元启发式算法成为了解决这类问题的主流方法。

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