基于NSGA-III算法求解车间调度的MATLAB源码

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本文介绍了使用MATLAB实现NSGA-III算法解决车间调度问题的方法,涉及目标函数、约束条件定义,以及算法参数设置。通过运行算法获取最优解并解码得到最优调度方案。

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车间调度是生产管理中的重要问题之一,它涉及到将一组任务分配给一组可用资源以优化生产效率和满足各种约束条件。NSGA-III(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III)是一种多目标优化算法,可以用于解决车间调度问题。在本文中,我们将介绍如何使用MATLAB实现基于NSGA-III算法的车间调度求解,并提供相应的源代码。

首先,我们需要定义车间调度问题的目标函数和约束条件。在这个例子中,我们考虑最小化任务的加权延迟时间和最大化机器利用率作为我们的目标。约束条件可以包括任务之间的依赖关系、任务的处理时间和机器的可用性等。

下面是MATLAB代码的主要步骤:

% 定义问题参数
numTasks = 10; % 任务数量
numMachines = 5; 
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