用灰狼算法解决车间调度问题Matlab代码

用灰狼算法解决车间调度问题Matlab代码

车间调度问题是一个常见的组合优化问题，涉及到生产环节中任务如何调度的问题。灰狼算法是一种启发式优化算法，它可以用来解决这类问题。本文介绍如何使用 Matlab 实现灰狼算法来解决车间调度问题。

首先，我们需要定义车间调度问题。在此问题中，有一个车间，需要处理一组任务，每个任务有一个处理时间和一个截止时间。任务必须在它们的截止时间之前完成，并且不能同时处理两个任务。我们的目标是最小化任务完成时间的总和。这是一个 NP 难问题，因此我们需要一个优秀的优化算法来解决它。

接下来，让我们实现灰狼算法。灰狼算法模拟了一群灰狼的行为，通过它们之间的协作来优化问题。在每次迭代中，算法会更新每个狼的位置和速度，并根据它们的适应度选择新的领袖。这个过程会一直进行，直到达到预设的停止条件。

以下是代码实现：

function [best_solution, best_fitness] = wolf_scheduling(job_list, population_size, max_iter)
    num_jobs = size(job_list, 1);
    
    % 生成一群灰狼
    population = randi([1, num_jobs], population_size, num_jobs);
    
    % 初始化群体最佳解和适应度
    best_solution = populati