基于遗传算法实现柔性车间机器作业调度附Matlab仿真

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

车间调度一直是制造业中的一个重要课题，它直接关系到生产效率和产品质量。而随着科技的不断进步，人工智能技术也被广泛应用于车间调度中。其中，遗传算法是一种非常有效的优化方法，可以帮助企业实现柔性车间机器作业调度，提高生产效率和降低成本。

什么是遗传算法？

遗传算法是一种优化算法，它模拟自然界中的遗传过程，通过模拟选择、交叉和变异等操作，生成一组最优解。遗传算法的优点在于可以在大规模问题中找到全局最优解，而且不需要事先知道问题的解析解。

遗传算法在车间调度中的应用

在车间调度中，遗传算法可以用来优化机器作业调度，使得机器的利用率最大化，生产效率最高化。具体来说，遗传算法可以通过以下步骤实现：

1. 确定适应度函数

适应度函数是遗传算法的核心，它用来评估每个个体的适应度。在车间调度中，适应度函数可以根据生产效率、机器利用率和产品质量等指标来评估每个个体的优劣程度。

1. 初始化种群

种群是由多个个体组成的集合，每个个体代表一种机器作业调度方案。在初始化种群时，可以采用随机生成的方法，生成一组初始的机器作业调度方案。

1. 选择操作

选择操作是指根据适应度函数的评估结果，选择一部分优秀的个体作为下一代种群的父代。在车间调度中，可以采用轮盘赌选择、竞争选择等方法。

1. 交叉操作

交叉操作是指将两个父代个体的某些基因进行交换，生成新的子代个体。在车间调度中，可以采用单点交叉、多点交叉等方法。

1. 变异操作

变异操作是指随机改变某些个体的基因，生成新的个体。在车间调度中，可以采用随机变异、非随机变异等方法。

1. 重复以上步骤

重复以上步骤，直到达到预设的终止条件为止。在车间调度中，可以设置迭代次数、最优解的精度等终止条件。

总结

遗传算法是一种非常有效的优化方法，可以帮助企业实现柔性车间机器作业调度，提高生产效率和降低成本。在实际应用中，需要根据具体问题进行适当的参数调整和算法优化，才能取得最好的效果。

📣 部分代码

function [x1,x2]=mutation(x1,x2,pmut)global num_jq[l,n]=size(x1);for i=1:l    if rand()>pmut        indexs=randperm(n);        t=x1(i,indexs(1));x1(i,indexs(1))=x1(i,indexs(2));x1(i,indexs(2))=t;        x2(i,indexs(3))=randi(num_jq);    endend

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。

[1] 解潇晗,朱晓春,周琦,等.低能耗柔性作业车间调度研究[J].机电工程, 2020, 37(2):6.DOI:10.3969/j.issn.1001-4551.2020.02.004.

[2] 吴继浩.面向航天产品的多目标动态生产调度方法研究及应用[D].西南科技大学,2019.

[3] 韩会龙.基于遗传算法的ERP和柔性作业车间调度系统的研究与开发[D].华北电力大学(保定);华北电力大学[2023-11-24].

[4] 郭庆、张明路、孙立新、刘轩.基于遗传算法的柔性车间调度优化[J].科学技术与工程, 2020, 20(29):6.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合