基于遗传算法求解车间调度问题

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本文介绍了如何使用Matlab实现遗传算法解决车间调度问题。通过定义遗传算法参数,设置车间调度问题细节,初始化种群并进行迭代优化,找到最优解。代码中包含了适应度计算、选择、交叉和变异等关键步骤,最终得出近似最优调度方案和最短完成时间。

基于遗传算法求解车间调度问题

车间调度问题是生产过程中的一个重要问题,旨在将一组作业安排到一组机器上,以最小化完成所有作业所需的时间。这是一个经典的组合优化问题,可以使用各种启发式算法来求解。其中,遗传算法是一种常用的优化方法之一,它模拟了自然界中的进化过程,通过不断演化和选择来搜索问题的最优解。

在本文中,我们将使用Matlab实现基于遗传算法的车间调度问题求解。下面是完整的Matlab代码:

% 遗传算法参数
populationSize = 50; % 种群大小
maxGenerations = 100; % 最大迭代次数
mutationRate = 0.01; 
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