【车间调度】基于遗传算法求解车间调度matlab源码

1 模型介绍

模型参考这里。

2 部分代码

%% 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:PNumber
    Number(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:NIND
    WPNumberTemp=Number;
    for i=1:WNumber
        
        %随机产成工序
        val=unidrnd(PNumber);
        while WPNumberTemp(val)==0
            val=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==1
        Val1=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;
    end
    
end
 
% 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 仿真结果

4 参考文献

[1]张超勇, 饶运清, 李培根,等. 柔性作业车间调度问题的两级遗传算法[J]. 机械工程学报, 2007(04):119-124.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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