1.程序功能描述
变异混合蛙跳算法的车间调度最优化,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行
3.核心程序
`%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
Pops = Xs(j:Pop_n:end,:); % 子种群
ff_ = ff(j:Pop_n:end,:);
[Popss,F3] = func_FLA(T,Pops,ff_,Pmax,Fmax);
Xs(j:Pop_n:end,:) = Popss;
ff(j:Pop_n:end,:) = F3;
end
[Xsolve,ybest] = func_Eval(Xs,ff); % 进化结果评估
fout(i) = -mean(ybest);
end
figure
[Fouts,Etime] = func_fitness(T,Xsolve);
Stime = Etime-T(:,Xsolve); % 开始时间
fval = -Fouts;
M1 = size(T,1); % 行数M1为机器数
NX = length(Xsolve); % 列数NX为工件数
for i = 1:M1
for j = 1:NX
x1 = Stime(i,j);
x2 = Etime(i,j);
y1 = i-1;
y2 = i-0.05;
fill([x1 x2 x2 x1],[y1 y1 y2 y2],[0,1,0]);
text(x10.55+x20.45,(y1+y2)/2,[num2str(Xsolve(j))],'Fontsize',8,'Color','k');
hold on;
end
text(-0.8,(y1+y2)/2,['机器 ',num2str(i)],'Fontsize',8,'Color','k');
end
hold off;
xlabel('时间');
set(gca,'ytick',[],'YDir','reverse','Color',[1 1 1]);
axis([0 fval 0 M1-0.05]);
title(['工件数:',num2str(NX),', 机器数:',num2str(M1),', 最优值:',num2str(fval)]);
figure;
plot(1:Iters,fout(1:end),'b-o');
grid on;
xlabel('进化代数');
ylabel('适应度');
21`
4.本算法原理
基于变异混合蛙跳算法的车间调度最优化是一种结合了蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA）和变异策略的优化方法，用于解决车间调度问题（Job-Shop Scheduling Problem, JSSP）。
4.1 车间调度问题（JSSP）描述
给定一个车间，其中有 (n) 个作业（Jobs）和 (m) 台机器（Machines）。每个作业由一系列工序（Operations）组成，每个工序必须在特定的机器上完成，且每个作业的工序顺序是预先确定的。JSSP的目标是为每个机器找到一个作业工序的序列，使得所有作业的总完成时间最小化。
4.2 蛙跳算法（SFLA）基本原理
蛙跳算法是一种群体智能优化算法，模拟了蛙群在寻找食物时的跳跃行为。在SFLA中，蛙群被分为多个子群，每个子群内的蛙通过局部搜索和信息交换寻找最优解。VHSFLA在基本SFLA的基础上引入了变异策略，以增强算法的全局搜索能力和避免陷入局部最优解。
4.2.1 初始化
初始化蛙群：随机生成一定数量的蛙（解），每个蛙代表一个可能的作业调度方案。
分组：将蛙群分为多个子群。
4.2.2 局部搜索
在每个子群内，蛙按照一定的规则进行跳跃（即解的更新）。跳跃的步长和方向通常由当前蛙的位置、子群内最优蛙的位置以及全局最优蛙的位置决定。
4.2.3 全局信息交换
经过一定次数的局部搜索后，子群内的蛙会与其他子群的蛙进行信息交换，以促进全局搜索。
4.2.4 变异策略
为了增强算法的全局搜索能力，VHSFLA引入了变异策略。变异操作可以随机地改变蛙的某些基因（即作业工序的顺序），从而产生新的解。
4.2.5 终止条件
算法会在满足一定条件时终止，如达到最大迭代次数或解的质量满足要求。
