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基于多层编码遗传算法的车间调度算法1 案例背景遗传算法具有较强的问题求解能力，能够解决非线性优化问题。对于遗传算法中的染色体表示问题中的一个潜在最优解，对于简单的问题来说，染色体可以方便的表达问题的潜在解，然而，对于较为复杂的优化问题，一个染色体难以准确表达问题的解。多层编码遗传算法，把个体编码分为多层，每层编码均表示不同的含义，多层编码共同完整表达了问题的解，从而用一个染色体准确表达出了复杂问题的解。多层编码遗传算法扩展了遗传算法的使用领域，使得遗传算法可以方便用于复杂问题的求解。2、案例目录第十一章基于多层编码遗传算法的车间调度算法.111.1理论基础.111.2案例背景.111.2.1问题描述.111.2.2模型建立.211.2.3算法实现.311.3 MATLAB程序实现.411.3.1主函数.411.3.2适应度值计算.511.3.3交叉函数.711.3.4变异函数.811.3.5仿真结果.811.4案例扩展.1011.4.1模糊目标.1011.4.2代码分析.1111.4.3仿真结果.1211.5参考文献.123、主程序：% 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=Jmval,MNumber-WPNumberTemp(val);SizeTemp=length(Temp);%随机产成工序机器Chrom(j,i+WNumber)= unidrnd(SizeTemp);endend%计算目标函数值PVal ObjV P S=cal(Chrom,JmNumber,T,Jm); % 循环寻找while gen t
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