目錄
1.程序功能描述
2.測試軟件版本以及運行結(jié)果展示
3.核心程序
4.本算法原理
4.1 編碼與初始化
4.2 適應度函數(shù)
4.3 遺傳操作
4.4 自適應機制
4.5 終止條件
5.完整程序
1.程序功能描述
? ? ? ? 基于自適應遺傳算法的車間調(diào)度matlab仿真,可以任意調(diào)整工件數(shù)和機器數(shù),輸出甘特圖和優(yōu)化算法的適應度收斂曲線。
2.測試軟件版本以及運行結(jié)果展示
MATLAB2022a版本運行
3.核心程序
........................................................
%工件數(shù)
Num1 = 8;
%機器數(shù)
Num2 = 2;
%產(chǎn)生時間矩陣
T = 0.4+rand(Num2,Num1);
%種群
Npop = 100;
%最大進化代數(shù)
Iters= 200;
%初始種群
Pop_n = round(sqrt(Npop));
Pop_s = ceil(Npop/Pop_n);
Npop = Pop_s*Pop_n;
[Xs,ff] = func_initial(T,Npop);
fout = zeros(Iters,1);
for i = 1:Iters
i
[ff,I] = sort(ff,'descend');
Xs = Xs(I,:);
Pmax = Xs(1,:);
Fmax = ff(1);
for j = 1:Pop_n
%子種群
Pops = Xs(j:Pop_n:end,:);
ff_ = ff(j:Pop_n:end,:);
[Popss,F3] = func_GA(T,Pops,ff_,Pmax,Fmax);
Xs(j:Pop_n:end,:) = Popss;
ff(j:Pop_n:end,:) = F3;
end
%進化
[Xsolve,ybest] = func_Eval(Xs,ff);
fout(i) = -ybest;
end
[Fouts,Etime] = func_fitness(T,Xsolve);
figure
%開始
Stime = Etime-T(:,Xsolve);
fval = -Fouts;
M1 = size(T,1); %機器數(shù)
NX = length(Xsolve); %工件數(shù)
figure;
plot(1:Iters,fout(1:end),'b-o');
grid on;
xlabel('進化代數(shù)');
ylabel('適應度');
194.本算法原理
? ? ? ?車間調(diào)度問題是一類典型的組合優(yōu)化問題，旨在確定一組工件在一組機器上的加工順序，以優(yōu)化某些性能指標，如最小化完工時間、延遲時間等。自適應遺傳算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）是一種啟發(fā)式搜索算法，通過模擬生物進化過程中的遺傳、變異、選擇和自然選擇等機制來求解優(yōu)化問題。
4.1 編碼與初始化
? ? ? ?在自適應遺傳算法中，首先需要定義一種編碼方式來表示問題的解。對于車間調(diào)度問題，通常采用基于工件的編碼方式，即每個基因代表一個工件，基因的順序代表工件的加工順序。然后，隨機生成一組初始解作為初始種群。
4.2 適應度函數(shù)
? ? ? ? 適應度函數(shù)用于評價每個解的質(zhì)量。對于車間調(diào)度問題，適應度函數(shù)通常與要優(yōu)化的性能指標相關(guān)。例如，如果要最小化完工時間，適應度函數(shù)可以是完工時間的倒數(shù)，或者直接使用完工時間的負值。
4.3 遺傳操作
? ? ? ?遺傳操作包括選擇、交叉和變異。選擇操作根據(jù)每個解的適應度值選擇優(yōu)秀的解進入下一代。交叉操作通過交換兩個解的部分基因來生成新的解。變異操作通過隨機改變某個解的一個或多個基因來引入新的多樣性。
選擇操作：常見的選擇策略有輪盤賭選擇、錦標賽選擇等。以輪盤賭選擇為例，每個解被選中的概率與其適應度值成正比。
交叉操作：對于基于工件的編碼方式，可以采用如順序交叉（Order Crossover, OX）、部分匹配交叉（Partially Matched Crossover, PMX）等交叉方法。
變異操作：常見的變異操作包括交換變異、插入變異等。
4.4 自適應機制
? ? ? ?自適應遺傳算法的關(guān)鍵在于其自適應機制，即算法能夠根據(jù)種群的進化狀態(tài)動態(tài)調(diào)整遺傳操作的參數(shù)，如交叉概率、變異概率等。這種自適應機制有助于提高算法的搜索效率和全局尋優(yōu)能力。
4.5 終止條件
算法終止條件可以是達到最大迭代次數(shù)、解的質(zhì)量滿足要求、種群多樣性低于閾值等。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-790182.html
5.完整程序
VVV文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-790182.html
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