1.程序功能描述
通过和声搜索算法(Harmony Search,HS)实现机器设备工作时间调度，使得多个机器进行并行工作，使得最终完成任务的时间达到最小。仿真结果输出工作调度甘特图以及和声搜索算法的适应度值收敛曲线。
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
`
% 对于每一次迭代
for it = 1:Iteration
% 初始化新的和声数组
X_HW = repmat(HW_struct, Num_HM, 1);
% 创建新的和声
for k = 1:Num_HM
% 创建新的和声位置
X_HW(k).Position = unifrnd(Xmin, Xmax, VarSize);
for j = 1:Xnum
if rand <= CR_HM
% 如果随机数小于HMCR
i = randi([1 Size_HM]);% 使用和声记忆
X_HW(k).Position(j) = Harmony(i).Position(j);
end
% 音高调整
if rand <= PAR_HM% 如果随机数小于PAR
DELTA = FW*randn(); % 高斯分布
X_HW(k).Position(j) = X_HW(k).Position(j)+DELTA;
end
end
% 应用变量限制
X_HW(k).Position = max(X_HW(k).Position, Xmin);
X_HW(k).Position = min(X_HW(k).Position, Xmax);
% 评估
[X_HW(k).Cost X_HW(k).Sol] = fits(X_HW(k).Position);
end
% 合并和声记忆和新的和声
Harmony = [Harmony
X_HW];
% 对和声记忆进行排序
[~, II] = sort([Harmony.Cost]);
Harmony = Harmony(II);
% 截断多余的和声
Harmony = Harmony(1:Size_HM);
% 更新找到的最佳解
BestX = Harmony(1);
% 存储找到的最佳代价值
BestY(it) = BestX.Cost;
figure(1);
func_draw(BestX.Sol,JSPm);
end
figure;
plot(1:5:Iteration,BestY(1:5:end),'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度值');
0007`
4.本算法原理
随着工业4.0时代的到来，机器设备的工作调度问题变得越来越重要。合理的调度方案能够提高设备利用率，降低成本，提升企业效益。然而，由于设备数量、任务数量以及约束条件的复杂性，求解最优调度方案成为了一个NP难问题。为此，本文提出使用和声搜索算法求解该问题。
4.1、和声搜索算法
和声搜索算法是一种启发式优化算法，模拟了音乐演奏中和声调整的过程。算法将问题的解看作是和声，通过不断地调整和声中的音符（变量），来达到优化目标函数的目的。算法主要包括以下几个步骤：
1.初始化和声库：随机生成一组初始解，构成初始和声库。
2.生成新和声：根据某种策略（如随机选择、记忆考虑等）从和声库中选择一个或多个和声，对其进行微调，生成新的和声。
3.更新和声库：如果新和声优于和声库中的最差和声，则替换之，否则保留原和声库。
4.判断是否达到终止条件：如果达到预设的迭代次数或解的优度达到预设阈值，则算法终止，否则返回步骤2。
主要涉及到的参数如下所示：
和声库大小（HMS）：表示和声库中和声的数量；
记忆考虑率（HMCR）：表示从和声库中选择和声的概率；
音调微调率（PAR）：表示对新和声进行微调的概率；
音调微调带宽（BW）：表示微调的幅度。
4.2、基于HS的机器设备工作最优调度方案求解
在求解机器设备工作最优调度方案时，我们首先需要定义问题的编码方式、目标函数以及约束条件。接着，根据HS算法的原理，设计合适的和声表示、生成策略、更新策略以及终止条件。具体流程如下：
编码方式：每个和声代表一个调度方案，其中的音符对应任务的调度顺序、设备的分配等。
目标函数：根据调度方案计算总成本（如时间、能耗等），作为目标函数。我们的目标是最小化该函数。
约束条件：包括设备的工作时间、任务的时间限制等。不满足约束条件的和声将被视为无效。
和声生成策略：结合设备的工作特性和任务需求，设计合适的策略从已有和声中生成新的和声。例如，可以选择部分任务进行顺序调整，或者重新分配某个任务到不同的设备等。
和声更新策略：当新生成的和声满足约束条件且优于库中最差和声时，用其替换库中最差和声。同时，为了保持解的多样性，也可以引入一定的随机性。
终止条件：设定最大迭代次数或者目标函数值改进小于某个阈值作为终止条件。
