基于 MATLAB 的粒子群优化算法解决生产调度问题

基于 MATLAB 的粒子群优化算法解决生产调度问题

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种群体智能优化算法，源于对鸟群或鱼群等生物群体行为的模拟。它通过模拟群体中个体之间的协同行为来寻找最优解。本文将使用 MATLAB 实现粒子群优化算法来解决生产调度问题。

生产调度问题是在生产过程中，确定任务的调度顺序和资源分配，以达到最优的生产效率和资源利用率的问题。在本文中，我们将使用粒子群优化算法来解决一个简单的生产调度问题。

首先，我们定义问题的目标函数。在这个示例中，我们假设有一台机器和一批待加工的任务。每个任务都有一个加工时间和一个截止时间。我们的目标是最小化总延迟时间，即所有任务完成所需的时间。

下面是 MATLAB 中实现粒子群优化算法求解生产调度问题的源代码：

% 参数设置
numParticles = 50; % 粒子数量
maxIterations =