文章探讨了遗传算法在智能制造技术车间调度中的应用，通过MATLAB仿真优化任务分配和顺序，以最小化生产时间和成本。提供MATLAB源代码，并强调编码方案和适应度函数设计的重要性。
基于遗传算法的智能制造技术车间调度的MATLAB仿真
智能制造技术在现代制造业中扮演着重要的角色，其中车间调度是一个关键的环节。在这篇文章中，我们将介绍如何使用遗传算法来实现智能制造技术车间调度，并提供相应的MATLAB仿真源代码。
车间调度涉及将一组任务分配给可用的资源，以最大程度地提高生产效率和资源利用率。遗传算法是一种启发式搜索算法，通过模拟自然进化过程中的遗传和变异来寻找最优解。通过将遗传算法应用于车间调度问题，我们可以优化任务的分配和顺序，以最小化生产时间和成本。
以下是基于遗传算法的智能制造技术车间调度的MATLAB仿真源代码：
% 初始化参数
populationSize = 50; % 种群大小
numGenerations = 100; % 迭代次数
mutat
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