matlab代碼作業(yè)調(diào)度

matlab代碼作業(yè)調(diào)度matlab代碼作業(yè)調(diào)度matlab代碼作業(yè)調(diào)度資料僅供參考文件編號(hào)：2022年4月matlab代碼作業(yè)調(diào)度版本號(hào)：A修改號(hào)：1頁次：1.0審核：批準(zhǔn):發(fā)布日期：遺傳算法function[Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P)%--------------------------------------------------------------------------%%車間作業(yè)調(diào)度問題遺傳算法%--------------------------------------------------------------------------%輸入?yún)?shù)列表%M遺傳進(jìn)化迭代次數(shù)%N種群規(guī)模(取偶數(shù))%Pm變異概率%Tm×n的矩陣，存儲(chǔ)m個(gè)工件n個(gè)工序的加工時(shí)間%P1×n的向量，n個(gè)工序中，每一個(gè)工序所具有的機(jī)床數(shù)目%輸出參數(shù)列表%Zp最優(yōu)的Makespan值%Y1p最優(yōu)方案中，各工件各工序的開始時(shí)刻，可根據(jù)它繪出甘特圖%Y2p最優(yōu)方案中，各工件各工序的結(jié)束時(shí)刻，可根據(jù)它繪出甘特圖%Y3p最優(yōu)方案中，各工件各工序使用的機(jī)器編號(hào)%Xp最優(yōu)決策變量的值，決策變量是一個(gè)實(shí)數(shù)編碼的m×n矩陣%LC1收斂曲線1，各代最優(yōu)個(gè)體適應(yīng)值的記錄%LC2收斂曲線2，各代群體平均適應(yīng)值的記錄%最后，程序還將繪出三副圖片：兩條收斂曲線圖和甘特圖（各工件的調(diào)度時(shí)序圖）%第一步：變量初始化[m,n]=size(T);%m是總工件數(shù)，n是總工序數(shù)Xp=zeros(m,n);%最優(yōu)決策變量LC1=zeros(1,M);%收斂曲線1LC2=zeros(1,N);%收斂曲線2%第二步：隨機(jī)產(chǎn)生初始種群farm=cell(1,N);%采用細(xì)胞結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)種群fork=1:NX=zeros(m,n);forj=1:nfori=1:mX(i,j)=1+(P(j)-eps)*rand;endendfarm{k}=X;endcounter=0;%設(shè)置迭代計(jì)數(shù)器whilecounter%第三步：交叉newfarm=cell(1,N);%交叉產(chǎn)生的新種群存在其中Ser=randperm(N);fori=1:2:(N-1)A=farm{Ser(i)};%父代個(gè)體B=farm{Ser(i+1)};Manner=unidrnd(2);%隨機(jī)選擇交叉方式ifManner==1cp=unidrnd(m-1);%隨機(jī)選擇交叉點(diǎn)%雙親雙子單點(diǎn)交叉a=[A(1:cp,:);B((cp+1):m,:)];%子代個(gè)體b=[B(1:cp,:);A((cp+1):m,:)];elsecp=unidrnd(n-1);%隨機(jī)選擇交叉點(diǎn)a=[A(:,1:cp),B(:,(cp+1):n)];%雙親雙子單點(diǎn)交叉b=[B(:,1:cp),A(:,(cp+1):n)];endnewfarm{i}=a;%交叉后的子代存入newfarmnewfarm{i+1}=b;end%新舊種群合并FARM=[farm,newfarm];%第四步：選擇復(fù)制FITNESS=zeros(1,2*N);fitness=zeros(1,N);plotif=0;fori=1:(2*N)X=FARM{i};Z=COST(X,T,P,plotif);%調(diào)用計(jì)算費(fèi)用的子函數(shù)FITNESS(i)=Z;end%選擇復(fù)制采取兩兩隨機(jī)配對(duì)競爭的方式，具有保留最優(yōu)個(gè)體的能力Ser=randperm(2*N);fori=1:Nf1=FITNESS(Ser(2*i-1));f2=FITNESS(Ser(2*i));iff1<=f2farm{i}=FARM{Ser(2*i-1)};fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i-1));elsefarm{i}=FARM{Ser(2*i)};fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i));endend%記錄最佳個(gè)體和收斂曲線minfitness=min(fitness)meanfitness=mean(fitness)LC1(counter+1)=minfitness;%收斂曲線1，各代最優(yōu)個(gè)體適應(yīng)值的記錄LC2(counter+1)=meanfitness;%收斂曲線2，各代群體平均適應(yīng)值的記錄pos=find(fitness==minfitness);Xp=farm{pos(1)};%第五步：變異fori=1:NifPm>rand;%變異概率為PmX=farm{i};I=unidrnd(m);J=unidrnd(n);X(I,J)=1+(P(J)-eps)*rand;farm{i}=X;endendfarm{pos(1)