车间作业调度问题遗传算法.docVIP

function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P) %% Schaffer建议的最优参数范围是 M：种族规模 20-100 T：遗传算法终止进化迭代数 100-500 Pc：交叉概率 0.4-0.9 Pm：突变概率0.001-0.01 %% %-------------------------------------------------------------------------- % JSPGA.m % 车间作业调度问题遗传算法 %-------------------------------------------------------------------------- % 输入参数列表 % M 遗传进化迭代次数 % N 种群规模(取偶数) % Pm 变异概率 % T m×n的矩阵，存储m个工件n个工序的加工时间 % P 1×n的向量，n个工序中，每一个工序所具有的机床数目 % 输出参数列表 % Zp 最优的Makespan值 % Y1p 最优方案中，各工件各工序的开始时刻，可根据它绘出甘特图 % Y2p 最优方案中，各工件各工序的结束时刻，可根据它绘出甘特图 % Y3p 最优方案中，各工件各工序使用的机器编号 % Xp 最优决策变量的值，决策变量是一个实数编码的m×n矩阵 % LC1 收敛曲线1，各代最优个体适应值的记录 % LC2 收敛曲线2，各代群体平均适应值的记录 % 最后，程序还将绘出三副图片：两条收敛曲线图和甘特图（各工件的调度时序图） %第一步：变量初始化 [m,n]=size(T);%m是总工件数，n是总工序数 Xp=zeros(m,n);%最优决策变量 LC1=zeros(1,M);%收敛曲线1 LC2=zeros(1,N);%收敛曲线2 %第二步：随机产生初始种群 farm=cell(1,N);%采用细胞结构存储种群 for k=1:N X=zeros(m,n); for j=1:n for i=1:m X(i,j)=1+(P(j)-eps)*rand; end end farm=X; end counter=0;%设置迭代计数器 while counter %第三步：交叉 newfarm=cell(1,N);%交叉产生的新种群存在其中 Ser=randperm(N); for i=1:2:(N-1) A=farm;%父代个体 B=farm; Manner=unidrnd(2);%随机选择交叉方式 if Manner==1 cp=unidrnd(m-1);%随机选择交叉点 %双亲双子单点交叉 a=[A(1:cp,:);B((cp+1):m,:)];%子代个体 b=[B(1:cp,:);A((cp+1):m,:)]; else cp=unidrnd(n-1);%随机选择交叉点 a=[A(:,1:cp),B(:,(cp+1):n)];%双亲双子单点交叉 b=[B(:,1:cp),A(:,(cp+1):n)]; end newfarm=a;%交叉后的子代存入newfarm newfarm=b; end %新旧种群合并 FARM=[farm,newfarm]; %第四步：选择复制 FITNESS=zeros(1,2*N); fitness=zeros(1,N); plotif=0; for i=1:(2*N) X=FARM; Z=COST(X,T,P,plotif);%调用计算费用的子函数 FITNESS(i)=Z; end %选择复制采取两两随机配对竞争的方式，具有保留最优个体的能力 Ser=randperm(2*N); for i=1:N f1=FITNESS(Ser(2*i-1)); f2=FITNESS(Ser(2*i)); if f1=f2 farm=FARM;