(转载)基于多层编码遗传算法的车间调度算法(matlab实现)
以下内容大部分来源于《MATLAB智能算法30个案例分析》,仅为学习交流所用。
1 理论基础
2 案例背景
2.1 问题描述
2.2 模型建立

2.3 算法实现
3 MATLAB程序实现
3.1 主函数
%% 清空环境
clc;clear%% 下载数据
load scheduleData Jm T JmNumber
%工序 时间%% 基本参数
NIND=40; %个体数目
MAXGEN=50; %最大遗传代数
GGAP=0.9; %代沟
XOVR=0.8; %交叉率
MUTR=0.6; %变异率
gen=0; %代计数器
%PNumber 工件个数 MNumber 工序个数
[PNumber MNumber]=size(Jm);
trace=zeros(2, MAXGEN); %寻优结果的初始值
WNumber=PNumber*MNumber; %工序总个数%% 初始化
Number=zeros(1,PNumber); % PNumber 工件个数
for i=1:PNumberNumber(i)=MNumber; %MNumber工序个数
end% 代码2层,第一层工序,第二层机器
Chrom=zeros(NIND,2*WNumber);
for j=1:NINDWPNumberTemp=Number;for i=1:WNumber%随机产成工序val=unidrnd(PNumber);while WPNumberTemp(val)==0val=unidrnd(PNumber);end%第一层代码表示工序Chrom(j,i)= val;WPNumberTemp(val)=WPNumberTemp(val)-1;%第2层代码表示机器Temp=Jm{val,MNumber-WPNumberTemp(val)};SizeTemp=length(Temp);%随机产成工序机器Chrom(j,i+WNumber)= unidrnd(SizeTemp);end
end%计算目标函数值
[PVal ObjV P S]=cal(Chrom,JmNumber,T,Jm); %% 循环寻找
while gen<MAXGEN%分配适应度值FitnV=ranking(ObjV); %选择操作SelCh=select('rws', Chrom, FitnV, GGAP); %交叉操作SelCh=across(SelCh,XOVR,Jm,T); %变异操作SelCh=aberranceJm(SelCh,MUTR,Jm,T); %计算目标适应度值[PVal ObjVSel P S]=cal(SelCh,JmNumber,T,Jm); %重新插入新种群[Chrom ObjV] =reins(Chrom, SelCh,1, 1, ObjV, ObjVSel); %代计数器增加gen=gen+1; %保存最优值trace(1, gen)=min(ObjV); trace(2, gen)=mean(ObjV); % 记录最佳值if gen==1Val1=PVal;Val2=P;MinVal=min(ObjV);%最小时间STemp=S;end%记录 最小的工序if MinVal> trace(1,gen)Val1=PVal;Val2=P;MinVal=trace(1,gen);STemp=S;endend% 当前最佳值
PVal=Val1; %工序时间
P=Val2; %工序
S=STemp; %调度基因含机器基因%% 描绘解的变化
figure(1)
plot(trace(1,:));
hold on;
plot(trace(2,:),'-.');grid;
legend('解的变化','种群均值的变化');%% 显示最优解
figure(2);
MP=S(1,PNumber*MNumber+1:PNumber*MNumber*2);
for i=1:WNumber val= P(1,i);a=(mod(val,100)); %工序b=((val-a)/100); %工件Temp=Jm{b,a};mText=Temp(MP(1,i));x1=PVal(1,i);x2=PVal(2,i);y1=mText-1;y2=mText;PlotRec(x1,x2,mText);PlotRec(PVal(1,i),PVal(2,i),mText);hold on;fill([x1,x2,x2,x1],[y1,y1,y2,y2],[1-1/b,1/b,b/PNumber]);text((x1+x2)/2,mText-0.25,num2str(P(i)));
end 3.2 仿真结果
4 素例扩展
4.1 模糊目标
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