遗传模拟退火算法对流水车间调度优化，目标为最小化最大流程时间，输出甘特图和收敛图，matlab完整代码如何编写

以下是一个遗传模拟退火算法对流水车间调度优化的 MATLAB 代码：

% 遗传模拟退火算法对流水车间调度优化
% 目标为最小化最大流程时间
% 输出甘特图和收敛图

clc
clear all
close all

% 初始化参数
pop_size = 100; % 种群大小
max_gen = 500; % 最大迭代次数
cross_rate = 0.8; % 交叉概率
mutate_rate = 0.02; % 变异概率
T0 = 100; % 初始温度
T_end = 1e-4; % 终止温度

% 读取数据
data = xlsread('data.xlsx');
m = data(1,1); % 车间数
n = data(1,2); % 机器数
p = data(1,3); % 工件数
t = data(2:end, :); % 工件加工时间

% 随机初始化种群
pop = randperm(p, pop_size*n);
pop = reshape(pop, n, pop_size)';

% 初始化温度和迭代次数
T = T0;
gen = 1;

% 记录最优解和最优解的适应度值
best_sol = pop(1,:);
best_obj = fitness(best_sol, t);

% 记录每代的最优解和平均适应度值
best_obj_hist = zeros(max_gen, 1);
mean_obj_hist = zeros(max_gen, 1);

% 迭代开始
while T > T_end && gen <= max_gen
    % 交叉
    for i = 1:2:pop_size
        if rand < cross_rate
            % 随机选择两个个体进行交叉
            p1 = pop(randi(pop_size), :);
            p2 = pop(randi(pop_size), :);
            % 随机选择交叉点
            k = randi(n-1);
            % 交叉得到两个新个体
            c1 = [p1(1:k), p2(k+1:end)];
            c2 = [p2(1:k), p1(k+1:end)];
            % 更新种群
            pop(i, :) = c1;
            pop(i+1, :) = c2;
        end
    end
    
    % 变异
    for i = 1:pop_size
        if rand < mutate_rate
            % 随机选择一个个体进行变异
            p = pop(i, :);
            % 随机选择两个位置进行交换
            k = randi(n, 1, 2);
            p(k) = p(fliplr(k));
            % 更新种群
            pop(i, :) = p;
        end
    end
    
    % 选择
    obj = zeros(pop_size, 1);
    for i = 1:pop_size
        obj(i) = fitness(pop(i, :), t);
    end
    [obj, idx] = sort(obj);
    pop = pop(idx, :);
    
    % 记录最优解和最优解的适应度值
    if obj(1) < best_obj
        best_sol = pop(1, :);
        best_obj = obj(1);
    end
    
    % 记录每代的最优解和平均适应度值
    best_obj_hist(gen) = best_obj;
    mean_obj_hist(gen) = mean(obj);
    
    % 降温
    T = 0.99*T;
    gen = gen + 1;
end

% 输出结果
disp(['最优解：' num2str(best_sol)]);
disp(['最优解的适应度值：' num2str(best_obj)]);

% 绘制收敛图
figure;
plot(1:max_gen, best_obj_hist, 'r', 1:max_gen, mean_obj_hist, 'b');
legend('最优解', '平均适应度');
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度值');

% 绘制甘特图
gantt = zeros(m, n);
for i = 1:p
    machine = mod(best_sol(i)-1, n)+1;
    job = ceil(best_sol(i)/n);
    if machine == 1
        start_time = 0;
    else
        start_time = max(gantt(:, machine-1));
    end
    gantt(job, machine) = start_time + t(i, machine);
end
figure;
barh(gantt, 'stacked');
xlabel('时间');
ylabel('车间');
title('甘特图');

其中，fitness 函数用于计算个体的适应度值，代码如下：

function obj = fitness(sol, t)
% 计算个体的适应度值
% sol：个体，表示工件的加工顺序
% t：工件加工时间

m = size(t, 1); % 车间数
n = size(t, 2); % 机器数
p = length(sol); % 工件数

% 初始化甘特图
gantt = zeros(m, n);

% 计算每个工件的加工时间和加工顺序
for i = 1:p
    machine = mod(sol(i)-1, n)+1;
    job = ceil(sol(i)/n);
    if machine == 1
        start_time = 0;
    else
        start_time = max(gantt(:, machine-1));
    end
    gantt(job, machine) = start_time + t(i, machine);
end

% 计算最大流程时间
obj = max(max(gantt));
end

在运行代码前，需要准备一个名为 data.xlsx 的 Excel 文件，其中第一行为车间数、机器数和工件数，接下来每行为每个工件在各个机器上的加工时间。

运行代码后，会输出最优解和最优解的适应度值，并绘制收敛图和甘特图。