基于模拟退火算法的并行车间机器优化调度附Matlab代码

基于模拟退火算法的并行车间机器优化调度附Matlab代码

在工业生产中，车间机器的优化调度是一个关键问题。通过合理安排机器的调度顺序和时间分配，可以提高生产效率和资源利用率。本文介绍了一种基于模拟退火优化算法的并行车间机器优化调度方法，并提供了相应的Matlab代码。

算法思想：

1. 初始化：将车间任务随机分配给各个机器，并计算当前调度方案的总体时间。
2. 迭代搜索：在每一次迭代中，对当前的调度方案进行微调。通过交换两个任务在不同机器上的位置，生成一个新的调度方案，并计算新方案的总体时间。
3. 接受准则：根据模拟退火算法的思想，如果新方案的总体时间更短，则接受该方案作为当前的调度方案；如果新方案的总体时间更长，则以一定的概率接受新方案。
4. 冷却策略：随着迭代的进行，逐渐降低接受较差方案的概率，以便在搜索过程中逐渐趋向于全局最优解。
5. 终止条件：当达到一定的迭代次数或满足特定的停止条件时，停止搜索，输出当前的最优调度方案。

下面是基于Matlab实现的并行车间机器优化调度的代码：

% 参数设置
num_machines = 5; % 机器数量
num_jobs