车间调度问题求解的模拟退火算法实现

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本文介绍了使用模拟退火算法解决车间调度问题的方法,详细讲解了算法的实现步骤,包括问题建模、初始化、邻域搜索、目标函数及模拟退火主循环。通过MATLAB代码,展示如何求解作业执行顺序,以最小化总执行时间。文章还强调了参数选择对算法性能的影响。

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车间调度问题求解的模拟退火算法实现

车间调度问题是一个经典的组合优化问题,目标是合理安排作业在机器上的执行顺序,以最小化完成所有作业所需的总时间。模拟退火算法是一种启发式优化算法,它模拟固体退火过程中的原子运动,通过接受恶化解以避免陷入局部最优解,从而寻找全局最优解。在本文中,我们将使用MATLAB实现基于模拟退火算法的车间调度问题求解。

首先,我们需要定义车间调度问题的数学模型。假设有m台机器和n个作业,每个作业都有一个执行时间。我们用一个m×n的矩阵D来表示作业在机器上的执行时间,其中D(i,j)表示第i台机器上执行第j个作业所需的时间。我们的目标是找到一个作业顺序的排列,使得总执行时间最小化。

接下来,我们将介绍模拟退火算法的步骤,并给出相应的MATLAB代码实现。

步骤1:初始化
我们首先随机生成一个初始解作为起点。在车间调度问题中,可以使用随机排序作为初始解。我们将作业的顺序表示为一个长度为n的向量,其中元素表示作业的编号。初始解可以通过随机打乱作业编号得到。

function initial_solution = generate_initial_solution
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