基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化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
基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图和优化收敛曲线。
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
[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); %子种群 for j = 1:Pop_n Pops = Xs(j:Pop_n:end,:); 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 % 进化结果评估 [Xsolve,ybest] = func_Eval(Xs,ff); 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'); 28
4.本算法原理
车间调度问题(Job Shop Scheduling Problem, JSSP)是制造业中非常关键的一类优化问题。它涉及到多个工件在多个机器上的加工顺序安排,目标通常是最小化完成所有工件的总时间,即最小化最大完工时间(Makespan)。由于JSSP具有NP难的特性,传统的优化方法往往难以在合理时间内找到最优解。因此,启发式算法和元启发式算法成为了解决这类问题的主流方法。