基于evaluate_objective遗传算法的流水车间调度问题MALTAB代码 - matlab算法设计 - 谷速源码
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标题：基于evaluate_objective遗传算法的流水车间调度问题MALTAB代码
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所属分类: 算法设计 资源类型：程序源码 文件大小: 3.35 KB 上传时间: 2019-07-24 21:03:58 下载次数: 49 资源积分：1分 提 供 者: admin 20190724090428403
内容：
流水线型车间作业调度问题遗传算法Matlab源码
流水线型车间作业调度问题可以描述如下：n个任务在流水线上进行m个阶段的加工，每一阶段至少有一台机器且至少有一个阶段存在多台机器，并且同一阶段上各机器的处理性能相同，在每一阶段各任务均要完成一道工序，各任务的每道工序可以在相应阶段上的任意一台机器上加工，已知任务各道工序的处理时间，要求确定所有任务的排序以及每一阶段上机器的分配情况，使得调度指标(一般求Makespan)最小。下面的源码是求解流水线型车间作业调度问题的遗传算法通用MATLAB源码
 
 
 
function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P)
%--------------------------------------------------------------------------
%  JSPGA.m
%  流水线型车间作业调度遗传算法
 
%--------------------------------------------------------------------------
%  输入参数列表
%  M       遗传进化迭代次数
%  N       种群规模(取偶数)
%  Pm      变异概率
%  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
%  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，可根据它绘出甘特图
%  Y2p     最优方案中，各工件各工序的结束时刻，可根据它绘出甘特图
%  Y3p     最优方案中，各工件各工序使用的机器编号
%  Xp      最优决策变量的值，决策变量是一个实数编码的m×n矩阵
%  LC1     收敛曲线1，各代最优个体适应值的记录
%  LC2     收敛曲线2，各代群体平均适应值的记录
%  最后，程序还将绘出三副图片：两条收敛曲线图和甘特图（各工件的调度时序图）
 
%第一步：变量初始化
[m,n]=size(T);%m是总工件数，n是总工序数
Xp=zeros(m,n);%最优决策变量
LC1=zeros(1,M);%收敛曲线1
LC2=zeros(1,N);%收敛曲线2
 
%第二步：随机产生初始种群

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基于evaluate_objective遗传算法的流水车间调度问题MALTAB代码/
基于evaluate_objective遗传算法的流水车间调度问题MALTAB代码/code.zip

关键词： 遗传算法 流水车间 调度问题 evaluate_objective

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