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

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 这是一个使用MATLAB2022a实现的自适应遗传算法解决车间调度问题的程序,能调整工件数和机器数,输出甘特图和适应度收敛曲线。程序通过编码初始化、适应度函数、遗传操作(选择、交叉、变异)及自适应机制进行优化,目标如最小化完工时间。算法在迭代过程中动态调整参数,以提升搜索效率和全局优化。

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

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg
5.jpeg
6.jpeg

3.核心程序

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');

19

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。

4.1 编码与初始化
在自适应遗传算法中,首先需要定义一种编码方式来表示问题的解。对于车间调度问题,通常采用基于工件的编码方式,即每个基因代表一个工件,基因的顺序代表工件的加工顺序。然后,随机生成一组初始解作为初始种群。

4.2 适应度函数
适应度函数用于评价每个解的质量。对于车间调度问题,适应度函数通常与要优化的性能指标相关。例如,如果要最小化完工时间,适应度函数可以是完工时间的倒数,或者直接使用完工时间的负值。

4.3 遗传操作
遗传操作包括选择、交叉和变异。选择操作根据每个解的适应度值选择优秀的解进入下一代。交叉操作通过交换两个解的部分基因来生成新的解。变异操作通过随机改变某个解的一个或多个基因来引入新的多样性。

选择操作:常见的选择策略有轮盘赌选择、锦标赛选择等。以轮盘赌选择为例,每个解被选中的概率与其适应度值成正比。

交叉操作:对于基于工件的编码方式,可以采用如顺序交叉(Order Crossover, OX)、部分匹配交叉(Partially Matched Crossover, PMX)等交叉方法。

变异操作:常见的变异操作包括交换变异、插入变异等。

4.4 自适应机制
自适应遗传算法的关键在于其自适应机制,即算法能够根据种群的进化状态动态调整遗传操作的参数,如交叉概率、变异概率等。这种自适应机制有助于提高算法的搜索效率和全局寻优能力。

4.5 终止条件
算法终止条件可以是达到最大迭代次数、解的质量满足要求、种群多样性低于阈值等。

相关文章
|
5天前
|
数据可视化
基于MATLAB的OFDM调制发射与接收仿真
基于MATLAB的OFDM调制发射与接收仿真
|
6天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
80 14
|
10天前
|
传感器 算法 数据挖掘
基于协方差交叉(CI)的多传感器融合算法matlab仿真,对比单传感器和SCC融合
基于协方差交叉(CI)的多传感器融合算法,通过MATLAB仿真对比单传感器、SCC与CI融合在位置/速度估计误差(RMSE)及等概率椭圆上的性能。采用MATLAB2022A实现,结果表明CI融合在未知相关性下仍具鲁棒性,有效降低估计误差。
108 15
|
5天前
|
监控
基于MATLAB/Simulink的单机带负荷仿真系统搭建
使用MATLAB/Simulink平台搭建一个单机带负荷的电力系统仿真模型。该系统包括同步发电机、励磁系统、调速系统、变压器、输电线路以及不同类型的负荷模型。
106 5
|
10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)
|
7天前
|
算法 计算机视觉
【MPDR & SMI】失配广义夹角随输入信噪比变化趋势、输出信干噪比随输入信噪比变化趋势研究(Matlab代码实现)
【MPDR & SMI】失配广义夹角随输入信噪比变化趋势、输出信干噪比随输入信噪比变化趋势研究(Matlab代码实现)
|
7天前
|
编解码 人工智能 算法
【采用BPSK或GMSK的Turbo码】MSK、GMSK调制二比特差分解调、turbo+BPSK、turbo+GMSK研究(Matlab代码实现)
【采用BPSK或GMSK的Turbo码】MSK、GMSK调制二比特差分解调、turbo+BPSK、turbo+GMSK研究(Matlab代码实现)
|
7天前
|
机器学习/深度学习 编解码 并行计算
【改进引导滤波器】各向异性引导滤波器,利用加权平均来实现最大扩散,同时保持图像中的强边缘,实现强各向异性滤波,同时保持原始引导滤波器的低低计算成本(Matlab代码实现)
【改进引导滤波器】各向异性引导滤波器,利用加权平均来实现最大扩散,同时保持图像中的强边缘,实现强各向异性滤波,同时保持原始引导滤波器的低低计算成本(Matlab代码实现)
|
6天前
|
存储 编解码 算法
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
|
7天前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究(Matlab代码实现)
【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究(Matlab代码实现)