基于NSGA2算法求解车间调度问题的Matlab源码

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本文介绍了如何用Matlab实现NSGA2算法来解决车间调度问题,包括定义问题输入参数、适应度函数以及算法的主要流程。通过适应度函数计算总时间,经过非支配排序和迭代过程,找到最优调度方案和适应度值。

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基于NSGA2算法求解车间调度问题的Matlab源码

车间调度问题是在工业生产中常见的优化问题之一,它涉及到如何合理地安排工件在不同机器上的加工顺序,以最小化完成所有工件的总时间或最大化生产效率。NSGA2(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种多目标优化算法,它能够有效地解决车间调度问题。在本文中,我们将介绍如何使用Matlab编写NSGA2算法的源代码来求解车间调度问题。

首先,我们需要定义问题的输入和参数。在车间调度问题中,我们需要知道每个工件的加工时间、机器之间的切换时间以及工件在不同机器上的可行加工顺序。假设我们有N个工件和M台机器,那么我们可以定义以下输入参数:

N = 10;  % 工件数量
M = 5;   % 机器数量

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