基于精英個體保留策略遺傳優化的生產調度算法matlab仿真
1.程序功能描述
基于精英個體保留策略遺傳優化的生產調度算法matlab仿真，仿真輸出收斂曲線和生產調度甘特圖。
2.測試軟件版本以及運行結果展示
MATLAB2022A版本運行
3.核心程序
Tbest = [];
Tavg = [];
Xbest = [];
for j=1:Miters
j
%選擇
Xpop = func_sel_1(Xpop,Npop);
%交叉
Xpop = func_cross(Xpop,pc);
%編譯
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('優化迭代次數');
ylabel('最短時間');
[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('加工時間')
ylabel('機器號')
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
4.本算法原理
生產調度問題是在滿足一系列約束條件下，對生產過程中的資源（如機器、人力等）進行合理分配和時間安排，以優化特定的生產目標，如最小化生產周期、最大化資源利用率、最小化成本等。由于生產調度問題通常具有高度復雜性、多約束性和大規模性，傳統的優化方法往往難以在合理的時間內找到滿意的解決方案。遺傳算法作為一種強大的啟發式搜索算法，在生產調度領域得到了廣泛應用。而精英個體保留策略進一步增強了遺傳算法在生產調度中的性能，通過保留每一代中的優秀個體，防止優秀基因的丟失，加快算法的收斂速度并提高求解質量。
精英個體保留策略
