09车间作业调度问题(JSP)的遗传算法通用MATLAB源代码.docx

欢迎访问GreenSim团队主页/greensim 邮箱：车间作业调度问题（JSP）的遗传算法通用MATLAB源代码车间作业调度问题（JSP）是一类满足任务配置和顺序约束要求的资源分配问题，是最难的组合优化问题之一。下面的MATLAB源代码可用于求解标准JSP问题，虽然采用的是最普通的遗传算法，但在编解码环节，采用了十分巧妙的设计，可以大幅提高搜索效率。function S_best,T_min,LC=JSPGA(M,N,Pc,Pm,Q,W)% 车间作业调度问题遗传算法% GreenSim团队专业级算法设计&代写程序% 欢迎访问GreenSim团队主页/greensim% 输入参数列表% M 遗传算法进化代数% N 种群规模% Pc 交叉概率% Pm 变异概率% Q 机器序号矩阵% W 操作时间矩阵% 输出参数列表% S_best 最优调度方案，m1的细胞结构，每个细胞单元为La2的矩阵% T_min 最优调度方案对应的最短调度时间% LC 历史最优适应值收敛曲线% 第一步：参数初始化n,k=size(Q);%n为工件总数，k为工序总数m=max(max(Q);%m为机器总数S_best=cell(m,1);T_min=inf;LC=zeros(1,M);% 第二步：产生初始种群farm=InitPop(N,Q,W,n,k,m);%调用产生初始种群的子函数%counter=0;%设置迭代计数器while counterrand A=newfarm(:,i); for j=1:m Aj=Aj; L=size(Aj,2); if L2 pos=unidrnd(L-2)+1; Bj=Aj(:,1),Aj(:,(pos+1):end),Aj(:,2:pos); Aj=Bj; end end newfarm(:,i)=A; endendFARM=farm,newfarm;function FARM=Mutate(FARM,Pm,m)% 子函数：变异子函数% 输入参数列表% FARM 交叉操作之后新旧种群的合并种群% Pm 变异概率% 输出参数列表% FARM 输出种群%NN=size(FARM,2);for i=1:NN if Pmrand A=FARM(:,i); for j=1:m Aj=Aj; L=size(Aj,2); if L2 pos=randperm(L-1)+1; pos1=pos(1); pos2=pos(2); temp=Aj(:,pos1); Aj(:,pos1)=Aj(:,pos2); Aj(:,pos2)=temp; Aj=Aj; end end FARM(:,i)=A; endend% GreenSim团队专业级算法设计&代写程序% 欢迎访问GreenSim团队主页/greensim % 子函数：记录和更新子函数% 输入参数列表% S_best 最优调度方案，m1的细胞结构，每个细胞单元为La2的矩阵% T_min 最优调度方案对应的最短调度时间% LC 历史最优适应值收敛曲线% farm 种群% fitness 种群的适应值% counter 计数器% 输出参数列表% S_best 最优调度方案，m1的细胞结构，每个细胞单元为La2的矩阵% T_min 最优调度方案对应的最短调度时间% LC 历史最优适应值收敛曲线%minfitness=min(fitness);pos=find(fitness=minfitness);POS=pos(1);if minfitnes