研究生數學建模競賽選拔賽-文庫吧資料
2025-06-16 01:36本頁面
【正文】 =farm{i}。 Xp=farm{pos(1)}。%收斂曲線1，各代最優(yōu)個體適應值的記錄 LC2(counter+1)=meanfitness。 fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i))。 fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i1))。 f2=FITNESS(Ser(2*i))。 end %選擇復制采取兩兩隨機配對競爭的方式，具有保留最優(yōu)個體的能力 Ser=randperm(2*N)。 Z=COST(X,T,P,plotif)。 plotif=0。 %第四步：選擇復制 FITNESS=zeros(1,2*N)。%交叉后的子代存入newfarm newfarm{i+1}=b。 b=[B(:,1:cp),A(:,(cp+1):n)]。 else cp=unidrnd(n1)。%子代個體 b=[B(1:cp,:)。%隨機選擇交叉點 %雙親雙子單點交叉 a=[A(1:cp,:)。%父代個體 Manner=unidrnd(2)。 for i=1:2:(N1) A=farm{Ser(i)}。%設置迭代計數器while counterM%停止條件為達到最大迭代次數 %第三步：交叉 newfarm=cell(1,N)。 end end farm{k}=X。%采用細胞結構存儲種群for k=1:N X=zeros(m,n)。%收斂曲線1LC2=zeros(1,N)。%m是總工件數，n是總工序數Xp=zeros(m,n)。P=[1,1,1]。5,4,3。3,2,4。T=[3,5,5。M=100。[5] 李大衛(wèi)，n/m/P/Fmax調度問題的一種新解法，鞍山鋼鐵學院學報，19(6):47,1996。[2] 葉其孝，大學生數學建模競賽輔導教材，湖南省：湖南教育出版社，1993。優(yōu)點在于可以找全每個最優(yōu)調度，保證了結論的完整性和準確性。盡管如此，計算量比窮舉法仍小得多。但對該模型計算量小，簡單易做。1. 遺傳算法模型是對車間調度問題普遍適用的，但對模型的理解存在難度，對小規(guī)模問題解決顯得太繁瑣，沒有另外兩個模型直觀。五、總結與模型評價本文通過建立三個模型對題設的問題進行了全面的分析，且模型三較為全面的給出最優(yōu)調度，很好地解決了問題。經過多次試驗，均未出現T值小于35的情況，不重復的調度最多為14個。圖2 枚舉法流程圖經試驗，取N=2000，顯示T的最小值為35，對應的排列有37個，經觀察，不重復的有14個，也就是說這14個調度都能使完工時間為35分鐘，都是最優(yōu)調度。這N個T的最小值即為6個加工件加工完畢所需的最短時間，對應的排列即為最有調度。 窮舉法對于規(guī)模較小的問題是可行的，本題加工件的個數和機器數都較少，盡管全排列有720個，可借助matlab輔助計算。綜上，加工順序(1,3,4,6,5,2)與加工順序(1,4,3,6,5,2) 都能使所有加工件完成加工所需的總時間最短，最短時間為35分鐘。下面以R1為例，計算Fmax。 k=2,…,n (4) 下面采用Pamler原始方法和改進法解法分別求解模型。Fmax的值是由加工時間矩陣計算得出：表示工件在機器上的完工時間，表示工件在機器上的加工時間，的遞推計算公式為： s=1,2, …,m 。 但Pamler法在解決問題時常常會出現不同的工件，斜度指標卻相等的情況，不少學者提出了改進方法，比如李大衛(wèi)提出用Si作為斜度指標[5]，定義Si為 i =1,2,…，n (2)式中，n,m和Pij的意義如(1)式所述。工件i的斜度指標Pi為 i=1,2,…，n (1)式中，n為工件數；m為機器數；Pij為工件i在機器Mj上的加工時間。n：工件數m：機器數P：流水作業(yè)排列序列Fi：第i個工件在車間停留的時間Fmax：使最長流程時間最短，即 本題中工件數為6，機器數為3，所以可建立6/3/P/Fmax模型。 6/3/P/Fmax模型在問題分析中已經知道該問題屬于n/m/P/Fmax問題。 j,k = 1, 2,3 (3) Cij ≥ 0, i = 1, 2…6； j = 1, 2, 3 目標函數：模型可用遺傳算法進行求解[4]。決策目標為：工件完工時間最小化根據約束條件和決策目標可建立以下模型：約束條件：(1)工件i先于工件h在機器j上加工，即ChjCij≥Thj i, h = 1, 2, …6。 該調度問題中的約束條件有：（1）占用約束：每一臺機器在每個時刻只能加工某個工件的某道工序。再者，本問題的工件數和機器數都已知且數量少，枚舉法不失為一個好方法，可以設計算法，使用matlab輔助運算。1965年Palmer提出求解n/m/P/Fmax的啟發(fā)式算法，稱為Palmer法[3]。車間調度模型的一種特殊類型的流水車間排序問題——n個工件在m臺機器上的加工順序都相同，被稱為排列排序問題，即n/m/P/Fmax問題。本題中，順序約束、占用約束均已知，可列出約束條件，決策目標為加工總時間最短，據此列出目標函數。三、問題分析車間調度優(yōu)化問題屬于排隊問題，模型刻畫包括多服務員平行排隊模型、串聯(lián)排隊模型、有限資源排隊模型等[1]。每一道工序完成，加工件便離開機器（若此工件進入下一道工序需要等待，則認為其進入緩存庫），機器開始加工新的工件。二、模型假設同一階段上各機器的處理性能相同，不存在機器故障問題。如果在一開始為所有加工件建立了一個加工順序，則在每臺機器上都
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