基于变异混合蛙跳算法的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图

1.程序功能描述

变异混合蛙跳算法的车间调度最优化,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图。

 

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

              

 

 

 

 

 

 

 

3.核心程序

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%初始种群 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         Pops       = Xs(j:Pop_n:end,:);            % 子种群         ff_        = ff(j:Pop_n:end,:);         [Popss,F3] = func_FLA(T,Pops,ff_,Pmax,Fmax);   Xs(j:Pop_n:end,:) = Popss; ff(j:Pop_n:end,:) = F3;     end       [Xsolve,ybest]  = func_Eval(Xs,ff);                      % 进化结果评估     fout(i) = -mean(ybest); end         figure [Fouts,Etime] = func_fitness(T,Xsolve); Stime         = Etime-T(:,Xsolve); % 开始时间 fval          = -Fouts; M1            = size(T,1);    % 行数M1为机器数 NX            = length(Xsolve);    % 列数NX为工件数 for i = 1:M1     for j = 1:NX         x1 = Stime(i,j);         x2 = Etime(i,j);         y1 = i-1;         y2 = i-0.05; fill([x1 x2 x2 x1],[y1 y1 y2 y2],[0,1,0]);         text(x1*0.55+x2*0.45,(y1+y2)/2,[num2str(Xsolve(j))],'Fontsize',8,'Color','k');         hold on;     end     text(-0.8,(y1+y2)/2,['机器 ',num2str(i)],'Fontsize',8,'Color','k'); end   hold off; xlabel('时间'); set(gca,'ytick',[],'YDir','reverse','Color',[1 1 1]); axis([0 fval 0 M1-0.05]); title(['工件数:',num2str(NX),', 机器数:',num2str(M1),', 最优值:',num2str(fval)]);     figure; plot(1:Iters,fout(1:end),'b-o'); grid on; xlabel('进化代数'); ylabel('适应度'); 21

　　

 

4.本算法原理

          基于变异混合蛙跳算法的车间调度最优化是一种结合了蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA）和变异策略的优化方法，用于解决车间调度问题（Job-Shop Scheduling Problem, JSSP）。

 

4.1 车间调度问题（JSSP）描述

       给定一个车间，其中有 (n) 个作业（Jobs）和 (m) 台机器（Machines）。每个作业由一系列工序（Operations）组成，每个工序必须在特定的机器上完成，且每个作业的工序顺序是预先确定的。JSSP的目标是为每个机器找到一个作业工序的序列，使得所有作业的总完成时间最小化。

 

4.2 蛙跳算法（SFLA）基本原理

        蛙跳算法是一种群体智能优化算法，模拟了蛙群在寻找食物时的跳跃行为。在SFLA中，蛙群被分为多个子群，每个子群内的蛙通过局部搜索和信息交换寻找最优解。VHSFLA在基本SFLA的基础上引入了变异策略，以增强算法的全局搜索能力和避免陷入局部最优解。

 

4.2.1 初始化

初始化蛙群：随机生成一定数量的蛙（解），每个蛙代表一个可能的作业调度方案。

分组：将蛙群分为多个子群。

4.2.2 局部搜索

在每个子群内，蛙按照一定的规则进行跳跃（即解的更新）。跳跃的步长和方向通常由当前蛙的位置、子群内最优蛙的位置以及全局最优蛙的位置决定。

 

4.2.3 全局信息交换

经过一定次数的局部搜索后，子群内的蛙会与其他子群的蛙进行信息交换，以促进全局搜索。

 

4.2.4 变异策略

为了增强算法的全局搜索能力，VHSFLA引入了变异策略。变异操作可以随机地改变蛙的某些基因（即作业工序的顺序），从而产生新的解。

 

4.2.5 终止条件

算法会在满足一定条件时终止，如达到最大迭代次数或解的质量满足要求。