基于NSGAII的的柔性作业调度优化算法MATLAB仿真,仿真输出甘特图

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 本程序基于NSGA-II算法实现柔性作业调度优化,适用于多目标优化场景(如最小化完工时间、延期、机器负载及能耗)。核心代码完成任务分配与甘特图绘制,支持MATLAB 2022A运行。算法通过初始化种群、遗传操作和选择策略迭代优化调度方案,最终输出包含完工时间、延期、机器负载和能耗等关键指标的可视化结果,为制造业生产计划提供科学依据。

1.程序功能描述
基于NSGAII的的柔性作业调度优化算法MATLAB仿真,仿真输出甘特图,完工时间:,延期,机器负载,机器能耗。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
1.jpeg
2.jpeg

(完整程序运行后无水印)

3.核心程序

```for i=1:JQ(1).num_mac
m_index=find(Mmc==i);
if size(m_index,1)>=1 && size(m_index,2)>=1
for j=1:size(m_index,2)
m_var=m_index(j);
m_info(m_var)=j;
end
end
end
% 绘制Gantt图
figure;
Njq = JQ(1).num_mac;%total bays //机器数目
Ntask = length(P);
WorkTime = Pgood(size(P,2)+1);%所需的消耗时间
DelayTime = Pgood(size(P,2)+2);%延期时间
AllLoad = Pgood(size(P,2)+3);%设备负荷
Allpower = Pgood(size(P,2)+4);%能量消耗
axis([0,Pgood(size(P,2)+1)+2,0,Njq+0.5]);%x轴 y轴的范围

xlabel('加工时间')
ylabel('机器号');
WW=sprintf('完工时间:%d 延期:%d 机器负载:%d 机器能耗:%.2fKw/h',WorkTime,DelayTime,AllLoad,Allpower)
title(WW);%图形的标题
rec=[0,0,0,0];
for i =1:Ntask
rec(1) = Tmach{Mmc(i)}(m_info(i),1);%矩形的横坐标
rec(2) = Mmc(i)-0.3;%矩形的纵坐标
rec(3) = Tmach{Mmc(i)}(m_info(i),2)-Tmach{Mmc(i)}(m_info(i),1);%矩形的x轴方向的长度
rec(4) = 0.6;
txt=sprintf('p(%d,%d)=%d',P(i),p_text(i),Tmach{Mmc(i)}(m_info(i),2)-Tmach{Mmc(i)}(m_info(i),1));%将机器号,工序号,加工时间连城字符串
rectangle('Position',rec,'LineWidth',0.5,'LineStyle','-','FaceColor',color(p_color(i)));%draw every rectangle
text(Tmach{Mmc(i)}(m_info(i),1)+0.2,Mmc(i),txt,'FontSize',12);
end

```

4.本算法原理
基于NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)的柔性作业调度优化算法通常用于解决多目标优化问题,特别是在制造业中,为了优化生产计划和调度。在这样的场景下,你可能需要考虑多个目标,比如最小化完工时间(makespan)、减少任务延期、均衡机器负载以及降低机器能耗等。

   在制造系统中,柔性作业调度是指在一个可以由多种机器加工同一工件的环境中,决定每个工件应该在哪些机器上加工,以及每个工件何时开始加工的过程。这种类型的调度问题通常涉及多个目标函数,如最小化总完工时间、最小化总延期时间、最大化机器利用率等。以下是实现基于NSGA-II的柔性作业调度优化算法的大致步骤:
AI 代码解读

定义问题:明确决策变量(如每个任务的开始时间和分配的机器),并定义目标函数(如上述提到的完工时间、延期、机器负载和能耗)。

编码:为每个个体选择合适的编码方式,比如使用列表来表示每个任务的开始时间和机器编号。

初始化种群:随机生成一个种群,每个个体代表一个潜在的调度方案。

评估函数:编写评估函数来计算每个个体的目标函数值。

遗传操作:实现交叉和变异操作,以便在种群中引入新的个体。

选择操作:利用NSGA-II的选择策略来选择下一代种群。

终止条件:设置终止条件,比如达到一定的迭代次数或种群收敛。

仿真输出:通过仿真工具来生成甘特图和其他输出结果。

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