基于精英个体保留策略遗传优化的生产调度算法matlab仿真

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
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
简介: 本程序基于精英个体保留策略的遗传算法,实现生产调度优化。通过MATLAB仿真,输出收敛曲线与甘特图,直观展示调度结果与迭代过程。适用于复杂多约束生产环境,提升资源利用率与调度效率。

1.程序功能描述
基于精英个体保留策略遗传优化的生产调度算法matlab仿真,仿真输出收敛曲线和生产调度甘特图。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行

1cef50bfa6990f65f873b341a3a8671a_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg
fc49f6a8e83e8a67ab665b38909b9d33_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

3.核心程序

```Tbest = [];
Tavg = [];
Xbest = [];
for j=1:Miters
j
%选择
Xpop = func_sel_1(Xpop,Npop);
%交叉
Xpop = func_cross(Xpop,pc);
%编译
Xpop = func_mut(Xpop,pm);
[~,Tbest(end+1),Idx,f]=func_sel_2(Xpop);
Tavg(end+1) = mean(f);
Xbest(end+1,:)= Xpop(Idx,:);
end

figure;
plot(Tavg,'b','linewidth',2);
grid on;
xlabel('优化迭代次数');
ylabel('最短时间');

[Tmins,Imins] = min(Tbest);

[T_max,S_max,Ts_max,Te_max] = func_decode(Xbest(Imins,:));
Nm = sum(mac_num);

rng('default');

figure;
axis([0,T_max+5,0,Nm+0.5]);
xlabel('加工时间')
ylabel('机器号')
color=rand(length(job),3);
for i=1:Nm
for j=1:length(Ts_max{i})
rec=[Ts_max{i}(j),i-0.3,Te_max{i}(j)-Ts_max{i}(j),0.6];
txt=sprintf('p(%d,%d)=%3.1f',S_max{i}(j,1),S_max{i}(j,2),Te_max{i}(j)-Ts_max{i}(j));
rectangle('Position',rec,'LineWidth',0.5,'LineStyle','-','FaceColor',color(S_max{i}(j,1),:));
text(Ts_max{i}(j)+0.2,i,txt,'FontWeight','Bold','FontSize',10);
end
end

```

4.本算法原理
生产调度问题是在满足一系列约束条件下,对生产过程中的资源(如机器、人力等)进行合理分配和时间安排,以优化特定的生产目标,如最小化生产周期、最大化资源利用率、最小化成本等。由于生产调度问题通常具有高度复杂性、多约束性和大规模性,传统的优化方法往往难以在合理的时间内找到满意的解决方案。遗传算法作为一种强大的启发式搜索算法,在生产调度领域得到了广泛应用。而精英个体保留策略进一步增强了遗传算法在生产调度中的性能,通过保留每一代中的优秀个体,防止优秀基因的丢失,加快算法的收敛速度并提高求解质量。

精英个体保留策略

f77936fb25d828fb8a29cf1048198cb5_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

相关文章
|
2天前
|
负载均衡 算法 调度
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)
55 11
|
2天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
基于全局路径的无人地面车辆的横向避让路径规划研究[蚂蚁算法求解](Matlab代码实现)
基于全局路径的无人地面车辆的横向避让路径规划研究[蚂蚁算法求解](Matlab代码实现)
|
2天前
|
算法 安全 BI
基于粒子群算法的多码头连续泊位分配优化研究(Matlab代码实现)
基于粒子群算法的多码头连续泊位分配优化研究(Matlab代码实现)
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的XGBoost序列预测算法matlab仿真
基于WOA优化XGBoost的序列预测算法,利用鲸鱼优化算法自动寻优超参数,提升预测精度。结合MATLAB实现,适用于金融、气象等领域,具有较强非线性拟合能力,实验结果表明该方法显著优于传统模型。(238字)
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
【无人机三维路径规划】基于非支配排序的鲸鱼优化算法NSWOA与多目标螳螂搜索算法MOMSA求解无人机三维路径规划研究(Matlab代码实现)
【无人机三维路径规划】基于非支配排序的鲸鱼优化算法NSWOA与多目标螳螂搜索算法MOMSA求解无人机三维路径规划研究(Matlab代码实现)
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
|
4天前
|
机器学习/深度学习 运维 算法
基于非支配排序遗传算法NSGAII的综合能源优化调度(Matlab代码实现)
基于非支配排序遗传算法NSGAII的综合能源优化调度(Matlab代码实现)
基于非支配排序遗传算法NSGAII的综合能源优化调度(Matlab代码实现)
|
4天前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
【无人机三维路径规划】多目标螳螂搜索算法MOMSA与非支配排序的鲸鱼优化算法NSWOA求解无人机三维路径规划研究(Matlab代码实现)
【无人机三维路径规划】多目标螳螂搜索算法MOMSA与非支配排序的鲸鱼优化算法NSWOA求解无人机三维路径规划研究(Matlab代码实现)
|
4天前
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法
【超级棒的算法改进】融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法研究(Matlab代码实现)
【超级棒的算法改进】融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法研究(Matlab代码实现)
|
2天前
|
存储 并行计算 算法
【动态多目标优化算法】基于自适应启动策略的混合交叉动态约束多目标优化算法(MC-DCMOEA)求解CEC2023研究(Matlab代码实现)
【动态多目标优化算法】基于自适应启动策略的混合交叉动态约束多目标优化算法(MC-DCMOEA)求解CEC2023研究(Matlab代码实现)