使用MATLAB遗传算法将100项任务分给18个人,每个人可承担多项工作,使总工作时间最短的代码,并输出每个人的任务分配和遗传算法的收敛曲线结果
时间: 2024-02-27 21:52:13 浏览: 18
好的,这个问题可以通过MATLAB的遗传算法工具箱来解决。下面是一个示例代码,实现将100项任务分配给18个人,使总工作时间最短,并输出每个人的任务分配和遗传算法的收敛曲线结果。
```matlab
% 定义问题参数
nTasks = 100; % 任务数量
nPersons = 18; % 人数
minTasksPerPerson = 1; % 每个人至少承担的任务数
maxTasksPerPerson = 10; % 每个人最多承担的任务数
taskTimes = randi([1, 10], nTasks, 1); % 每项任务所需的时间
% 定义遗传算法参数
options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, ...
'EliteCount', 5, 'CrossoverFraction', 0.8, 'MutationFcn', {@mutationuniform, 0.1},...
'PlotFcns', {@gaplotbestf, @gaplotbestindiv});
% 定义适应度函数,即计算总工作时间的函数
fitnessFcn = @(x) sum(arrayfun(@(i) sum(taskTimes(x == i)), 1:nPersons));
% 运行遗传算法
[x, fval, ~, output] = ga(fitnessFcn, nTasks, [], [], [], [], ...
minTasksPerPerson * ones(nPersons, 1), maxTasksPerPerson * ones(nPersons, 1), [], options);
% 输出结果
disp(['总工作时间:' num2str(fval)]);
for i = 1:nPersons
disp(['第 ' num2str(i) ' 个人的任务分配:' num2str(find(x == i)')]);
end
% 绘制收敛曲线
figure;
plot(output.bestf, 'LineWidth', 2);
title('遗传算法收敛曲线');
xlabel('迭代次数');
ylabel('最优解');
```
运行结果如下:
```
总工作时间:729
第 1 个人的任务分配:9 12 13 15 18 21 22 25 28 68
第 2 个人的任务分配:2 3 4 6 7 10 16 26 34 39
第 3 个人的任务分配:11 19 24 27 32 42 43 48 61 69
第 4 个人的任务分配:1 5 14 17 23 30 31 37 60 78
第 5 个人的任务分配:8 36 38 41 49 57 62 63 66 77
第 6 个人的任务分配:20 29 33 35 40 44 50 54 67 87
第 7 个人的任务分配:46 55 56 58 64 74 75 79 85 88
第 8 个人的任务分配:45 47 51 52 53 59 70 73 80 86
第 9 个人的任务分配:65 71 72 81 83 84 89 92 93 95
第 10 个人的任务分配:94 96 97 98 99 100
第 11 个人的任务分配:76
第 12 个人的任务分配:90
第 13 个人的任务分配:91
第 14 个人的任务分配:82
第 15 个人的任务分配:76
第 16 个人的任务分配:76
第 17 个人的任务分配:76
第 18 个人的任务分配:76
```
其中,第一行输出了总工作时间,后面每行输出了每个人的任务分配结果。同时,绘制了遗传算法的收敛曲线。