基于 MATLAB 的 NSGA-II 算法优化车间调度问题

基于 MATLAB 的 NSGA-II 算法优化车间调度问题

车间调度问题是生产调度中的一个重要问题，旨在有效安排工作站和任务的顺序，以最大化生产效率和资源利用率。在这篇文章中，我们将使用 MATLAB 编程语言来解决车间调度优化问题，采用改进的非支配排序遗传算法（NSGA-II）。

NSGA-II 是一种多目标优化算法，适用于具有多个决策变量和多个目标函数的问题。它通过使用遗传算法的进化操作和非支配排序策略来搜索问题的 Pareto 最优解集。NSGA-II 算法的基本步骤如下：

1. 初始化种群：随机生成一组个体作为初始种群。
2. 评估适应度：计算每个个体的适应度值，这里是根据车间调度问题的目标函数来定义的。
3. 非支配排序：根据个体之间的支配关系，对种群中的个体进行排序。
4. 拥挤度计算：计算每个个体的拥挤度，用于维持种群的多样性。
5. 选择操作：根据非支配排序和拥挤度计算，选择下一代种群。
6. 交叉和变异：对选择的个体进行交叉和变异操作，生成新的个体。
7. 更新种群：将新生成的个体添加到当前种群中。
8. 重复步骤 2-7，直到达到停止条件（如达到最大迭代次数）。

下面是使用 MATLAB 实现 NSGA-II 算法解决车间调度问题的代码示例：

% 车间调度问题的目标函数
function