gusucode.com > 车间调度实例的遗传算法实例源代码 > 车间调度实例的遗传算法实例源代码/COST.m
function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p]=COST(X,T,P,plotif) % JSPGA的内联子函数,用于求调度方案的Makespan值 % 输入参数列表 % X 调度方案的编码矩阵,是一个实数编码的m×n矩阵 % T m×n的矩阵,存储m个工件n个工序的加工时间 % P 1×n的向量,n个工序中,每一个工序所具有的机床数目 % plotif 是否绘甘特图的控制参数 % 输出参数列表 % Zp 最优的Makespan值 % Y1p 最优方案中,各工件各工序的开始时刻 % Y2p 最优方案中,各工件各工序的结束时刻 % Y3p 最优方案中,各工件各工序使用的机器编号 %第一步:变量初始化 [m,n]=size(X); Y1p=zeros(m,n); Y2p=zeros(m,n); Y3p=zeros(m,n); %第二步:计算第一道工序的安排 Q1=zeros(m,1); Q2=zeros(m,1); R=X(:,1);%取出第一道工序 Q3=floor(R);%向下取整即得到各工件在第一道工序使用的机器的编号 %下面计算各工件第一道工序的开始时刻和结束时刻 for i=1:P(1)%取出机器编号 pos=find(Q3==i);%取出使用编号为i的机器为其加工的工件的编号 lenpos=length(pos); if lenpos>=1 Q1(pos(1))=0; if lenpos>=2 for j=2:lenpos Q1(pos(j))=Q2(pos(j-1)); Q2(pos(j))=Q2(pos(j-1))+T(pos(j),1); end end end end Y1p(:,1)=Q1; Y2p(:,1)=Q2; Y3p(:,1)=Q3; %第三步:计算剩余工序的安排 for k=2:n R=X(:,k);%取出第k道工序 Q3=floor(R);%向下取整即得到各工件在第k道工序使用的机器的编号 %下面计算各工件第k道工序的开始时刻和结束时刻 for i=1:P(k)%取出机器编号 pos=find(Q3==i);%取出使用编号为i的机器为其加工的工件的编号 lenpos=length(pos); if lenpos>=1 EndTime=Y2p(pos,k-1);%取出这些机器在上一个工序中的结束时刻 POS=zeros(1,lenpos);%上一个工序完成时间由早到晚的排序 for jj=1:lenpos MinEndTime=min(EndTime); ppp=find(EndTime==MinEndTime); POS(jj)=ppp(1); EndTime(ppp(1))=Inf; end %根据上一个工序完成时刻的早晚,计算各工件第k道工序的开始时刻和结束时刻 Q1(pos(POS(1)))=Y2p(pos(POS(1)),k-1); Q2(pos(POS(1)))=Q1(pos(POS(1)))+T(pos(POS(1)),k);%前一个工件的结束时刻 if lenpos>=2 for j=2:lenpos Q1(pos(POS(j)))=Y2p(pos(POS(j)),k-1);%预定的开始时刻为上一个工序的结束时刻 if Q1(pos(POS(j)))<Q2(pos(POS(j-1)))%如果比前面的工件的结束时刻还早 Q1(pos(POS(j)))=Q2(pos(POS(j-1))); end end end end end Y1p(:,k)=Q1; Y2p(:,k)=Q2; Y3p(:,k)=Q3; end %第四步:计算最优的Makespan值 Y2m=Y2p(:,n); Zp=max(Y2m); %第五步:绘甘特图 if plotif for i=1:m for j=1:n mPoint1=Y1p(i,j); mPoint2=Y2p(i,j); mText=m+1-i; PlotRec(mPoint1,mPoint2,mText); Word=num2str(Y3p(i,j)); %text(0.5*mPoint1+0.5*mPoint2,mText-0.5,Word); hold on x1=mPoint1;y1=mText-1; x2=mPoint2;y2=mText-1; x3=mPoint2;y3=mText; x4=mPoint1;y4=mText; %fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],'r'); fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,0.5,1]); text(0.5*mPoint1+0.5*mPoint2,mText-0.5,Word); end end end