多目标车间调度问题的多目标遗传算法解决方案

多目标车间调度问题的多目标遗传算法解决方案

车间调度问题是一个重要且具有挑战性的问题，旨在通过合理安排和优化车间中的作业顺序，以最大化生产效率和资源利用率。而多目标车间调度问题则更进一步，考虑到多个冲突的优化目标，如最小化完成时间、最大化机器利用率和最小化工人闲置时间等。

在本文中，我们将介绍如何使用基于MATLAB的NSGA（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm）算法来求解多目标车间调度问题。NSGA是一种常用的多目标优化算法，能够有效地寻找问题的非支配解集（Pareto 最优解集）。

首先，我们需要定义多目标车间调度问题的数学模型。假设有n个作业和m台机器，每个作业都有一个处理时间和一个对应的机器选择集合。我们的目标是最小化作业的完成时间和最大化机器利用率。问题的决策变量是作业的顺序和机器的分配。

接下来，我们将使用MATLAB编写基于NSGA的多目标车间调度问题求解算法。以下是算法的实现代码：

% 参数设置
maxGenerations = 100;