本文探讨了遗传退火算法在生产设备调度优化中的应用，通过MATLAB进行仿真测试，以提高制造企业的效率和利润。算法结合遗传算法生成初始解，再用退火算法进行优化，实现全局和局部最优解的平衡。
基于遗传退火算法的生产设备调度优化
生产设备调度优化是制造业中一个极其重要的领域，能够直接影响制造企业的效率和利润。本文提出了一种基于遗传退火算法的生产设备调度优化算法，并使用MATLAB来进行仿真测试。
该算法首先利用遗传算法对生产设备进行调度，生成初始解。然后使用退火算法对初始解进行进一步优化，得到最优解。在遗传算法中，使用二进制编码对任务进行编码，同时使用轮盘赌选择、交叉和变异等操作来更新种群。在退火算法中，采用随机均匀分布生成新解，并根据Metropolis准则来接受或拒绝新解，以达到局部最优解和全局最优解的平衡。
以下是MATLAB代码实现：
% 生成随机初始状态
init_state = randperm(num_task);
% 遗传算法参数设置
popsize = 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
