基于精英个体保留策略遗传优化的生产调度算法matlab仿真-优快云博客

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

5.完整程序

1.程序功能描述

基于精英个体保留策略遗传优化的生产调度算法matlab仿真，仿真输出收敛曲线和生产调度甘特图。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

3.核心程序

....................................................................
Tbest = [];
Tavg  = [];
Xbest = [];
for j=1:Miters
    j
    %选择
    Xpop  = func_sel_1(Xpop,Npop);
    %交叉
    Xpop  = func_cross(Xpop,pc);
    %编译
    Xpop  = func_mut(Xpop,pm);
    [~,Tbest(end+1),Idx,f]=func_sel_2(Xpop);
    Tavg(end+1)   = mean(f);
    Xbest(end+1,:)= Xpop(Idx,:);
end

figure;  
plot(Tavg,'b','linewidth',2);
grid on;  
xlabel('优化迭代次数');
ylabel('最短时间');


[Tmins,Imins] = min(Tbest);
 
 
[T_max,S_max,Ts_max,Te_max] = func_decode(Xbest(Imins,:));
Nm                          = sum(mac_num);

rng('default');

figure; 
axis([0,T_max+5,0,Nm+0.5]);
xlabel('加工时间')
ylabel('机器号')
color=rand(length(job),3);
for i=1:Nm
    for j=1:length(Ts_max{i})
        rec=[Ts_max{i}(j),i-0.3,Te_max{i}(j)-Ts_max{i}(j),0.6];
        txt=sprintf('p(%d,%d)=%3.1f',S_max{i}(j,1),S_max{i}(j,2),Te_max{i}(j)-Ts_max{i}(j));
        rectangle('Position',rec,'LineWidth',0.5,'LineStyle','-','FaceColor',color(S_max{i}(j,1),:));
        text(Ts_max{i}(j)+0.2,i,txt,'FontWeight','Bold','FontSize',10);
    end
end
087

4.本算法原理

生产调度问题是在满足一系列约束条件下，对生产过程中的资源（如机器、人力等）进行合理分配和时间安排，以优化特定的生产目标，如最小化生产周期、最大化资源利用率、最小化成本等。由于生产调度问题通常具有高度复杂性、多约束性和大规模性，传统的优化方法往往难以在合理的时间内找到满意的解决方案。遗传算法作为一种强大的启发式搜索算法，在生产调度领域得到了广泛应用。而精英个体保留策略进一步增强了遗传算法在生产调度中的性能，通过保留每一代中的优秀个体，防止优秀基因的丢失，加快算法的收敛速度并提高求解质量。

精英个体保留策略