【优化调度】基于遗传算法实现装配线调度matlab代码

1 简介

总结了车间作业调度问题,提出了基于遗传算法的装配线调度的优化算法.通过仿真试验,初步实现了该算法在解决生产装配线调度问题的可用性.

2 部分代码

clc;
clear;
close all;

%% 问题定义
model=CreateModel();       %创建问题模型
CostFunction=@(q) MyCost(q,model);       %适应度函数设置
nVar=model.nVar;       % 问题的维度
VarSize=[1 nVar];       % 维度矩阵

%% 遗传参数设置
MaxIt = 100;         %算法最大迭代次数
nPop=30;             %种群数目
pc= 0.8;             %交叉概率
pm=0.8;               %变异概率
%% Initialization   初始化
empty_particle.Position=[];
empty_particle.Cost=[];
empty_particle.Sol=[];
particle=repmat(empty_particle,nPop,1);

GlobalBest.Cost=inf;%定义全局最优值
BestCost=zeros(MaxIt,1);%记录每代的最优适应度值
for i=1: nPop
  %初始化种群
  particle(i).Position= CreateRandomSolution(model);%随机解
  %评价
[particle(i).Cost,particle(i).Sol] =CostFunction(particle(i).Position);%计算适应度值
  %更新全局 最优
  if particle(i).Cost<GlobalBest.Cost
      GlobalBest=particle(i);
  end
end
for iter=1:MaxIt
  particle = Select(particle,[particle(:).Cost]);%选择    
  particle = Crossover(particle,pc);%交叉    
  particle = Mutation(particle,pm);%变异    
  for i=1: nPop
      %评价
    [particle(i).Cost,particle(i).Sol] =CostFunction(particle(i).Position);%求适应度值
      %更新全局 最优
      if particle(i).Cost<GlobalBest.Cost
          GlobalBest=particle(i);
      end
  end    
  BestCost(iter) = GlobalBest.Cost;%记录每代的最优值    
  % Plot Solution
  figure(1);
  PlotSolution(GlobalBest.Sol,model);%画出甘特图
  pause(0.01);    
  disp(['iter = ' num2str(iter) ';BestCost = ' num2str(GlobalBest.Cost)]);%显示每代的适应度值
end

img =gcf; %获取当前画图的句柄
print(img, '-dpng', '-r600', './运行结果1.png')         %即可得到对应格式和期望dpi的图像
figure
plot(BestCost,'LineWidth',2);
xlabel('迭代次数');
ylabel('目标函数值');
img =gcf; %获取当前画图的句柄
print(img, '-dpng', '-r600', './运行结果.png')         %即可得到对应格式和期望dpi的图像

3 仿真结果

4 参考文献

[1]余维薇. "基于遗传算法的生产装配线调度优化研究." 机电产品开发与创新 20.3(2007):3.

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