基于遗传算法优化车间调度问题的MATLAB源码

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于 2023-09-10 01:18:11 发布

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文章标签： matlab python 开发语言 Matlab

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本文介绍了如何使用MATLAB实现基于遗传算法解决车间调度问题，通过设置遗传算法参数，定义任务和机器信息，初始化种群并进行迭代优化，最终找到任务完成时间最短的调度方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于遗传算法优化车间调度问题的MATLAB源码

车间调度问题是在生产过程中需要合理安排机器和工人的工作顺序，以最大程度地提高生产效率和资源利用率。遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在解决车间调度问题中具有很好的应用潜力。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于遗传算法的车间调度问题的求解，并提供相应的源代码。

首先，我们需要定义车间调度问题的基本概念。假设有n个任务需要在m台机器上完成，每个任务有一个预定的完成时间，每台机器在任意时间只能处理一个任务。我们的目标是找到一个最优的任务调度方案，使得所有任务的完成时间最小。

以下是基于遗传算法的MATLAB源代码：

% 参数设置
populationSize = 50; % 种群大小
maxGenerations = 100; % 最

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