基于MATLAB的遗传算法求解工件的并行调度组合优化问题

工件的并行调度组合优化问题是一个重要的优化问题，旨在找到一种最佳的调度方案，以最大化系统的生产效率。在这个问题中，我们需要确定每个工件在不同机器上的调度顺序，以最小化总体完成时间或最大化系统的利用率。为了解决这个问题，我们可以使用遗传算法，它是一种基于生物进化原理的优化算法。

遗传算法基本上模拟了自然选择和遗传机制的过程。它通过创建一组初始解，并使用交叉、变异和选择等操作对解进行迭代改进，直到找到最优解或达到停止条件。下面是一个基于MATLAB的遗传算法示例，用于求解工件的并行调度组合优化问题。

首先，我们需要定义问题的目标函数。在这个例子中，我们将目标函数定义为最小化总体完成时间。同时，我们还需要定义问题的约束条件，例如每个工件在每个机器上的处理时间、每个工件的先后顺序等。

function fitness = objectiveFunction(schedule)
    % 计算总体完成时间
    % schedule: 调度方案
    % 返回值: 总体完成时间