基于遺傳算法的車間調(diào)度算法-資料下載頁
2025-06-18 18:14本頁面
【正文】 %% 記錄最小的工序 Val1=PVal。 Val2=P。 MinVal=trace(1,gen)。 STemp=S。 endendPVal=Val1。 P=Val2。 S=STemp。 figure(1) %% 描繪解的變化plot(trace(1,:))。hold on。plot(trace(2,:),39。.39。)。grid。legend(39。解的變化39。,39。種群均值的變化39。)。figure(2)。 %% 顯示最優(yōu)解MP=S(1,PNumber*MNumber+1:PNumber*MNumber*2)。for i=1:WNumber val= P(1,i)。 a=(mod(val,100))。 b=((vala)/100)。 Temp=Jm{b,a}。 mText=Temp(MP(1,i))。 x1=PVal(1,i)。 x2=PVal(2,i)。 y1=mText1。 y2=mText。 PlotRec(x1,x2,mText)。 PlotRec(PVal(1,i),PVal(2,i),mText)。 hold on。 fill([x1,x2,x2,x1],[y1,y1,y2,y2],[11/b,1/b,b/PNumber])。 text((x1+x2)/2,num2str(P(i)))。end算法的基本參數(shù)為：種群數(shù)目為40，最大迭代次數(shù)為50，，算法搜索得到的全部工件完成的最短時間為47s，算法搜索過程和最優(yōu)個體對應(yīng)的零件加工甘特圖如下圖所示。5結(jié)論本文提出多層編碼遺傳算法的車間調(diào)度算法可以滿足生產(chǎn)調(diào)度的動態(tài)性要求。Matlab仿真結(jié)果顯示該算法具有實用性和有效性，為生產(chǎn)應(yīng)用提供一個強有力的輔助工具，不需要做過多的改變就能滿足其他類似調(diào)度應(yīng)用。該遺傳算法對車間調(diào)度問題大有改進，縮短了整個加工工序時間，減少目標(biāo)函數(shù)運算量，為快速制訂生產(chǎn)計劃提供了一種切實有效的方法。參考文獻[1][D].武漢理工大學(xué),學(xué)位論文,2006[2][D].上海交通大學(xué),學(xué)位論文,2006[3]馮冠,[A].中國管理信息化,[4]王凌, shop調(diào)度研究進展[J].控制與決策,2001[5][J].煤礦機械,[6]劉天虎,許維勝,[J].華東經(jīng)濟管理,2008[7]張松艷,基于遺傳算法的大型Flowshop生產(chǎn)調(diào)度[A].浙江科技學(xué)院學(xué)報
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