写一个基于模拟退火算法求解排列流水车间调度的复杂点的matlab代码

以下是一个基于模拟退火算法求解排列流水车间调度的matlab代码示例：

% 首先定义工件数量、车间数量和机器数量
n = 10; % 工件数量
m = 3; % 车间数量
p = 5; % 机器数量

% 定义每个工件的加工时间，假设所有工件在所有机器上加工时间相同
pt = randi([1,10],n,p); % 随机生成每个工件在每台机器上的加工时间

% 定义初始解
x0 = randperm(n); % 随机生成初始解

% 定义模拟退火算法参数
T0 = 1; % 初始温度
Tf = 0.1; % 终止温度
alpha = 0.99; % 降温速率
M = 100; % 每个温度下的迭代次数

% 定义目标函数
f = @(x) makespan(x,pt,m);

% 运行模拟退火算法
[x,fval,history] = simann(f,x0,T0,Tf,alpha,M);

% 定义计算每个车间的完成时间的函数
function f = makespan(x,pt,m)
    n = length(x);
    p = size(pt,2);
    ct = zeros(n,p); % 记录每个工件在每个机器上的完成时间
    for i = 1:n
        if i == 1
            ct(i,:) = pt(x(i),:);
        else
            ct(i,:) = ct(i-1,:) + pt(x(i),:);
        end
    end
    f = zeros(1,m);
    for j = 1:m
        f(j) = max(ct(x==j,end));
    end
end

在上面的代码中，使用了`simann`函数来实现模拟退火算法，同时定义了目标函数`makespan`来计算每个车间的完成时间。具体实现中，首先随机生成了每个工件在每台机器上的加工时间，然后定义了初始解、模拟退火算法参数和目标函数。在模拟退火算法的实现中，将目标函数和初始解作为输入，并通过调整温度、迭代次数和降温速率等参数来寻找最优解。最后，输出得到的最优解、最优解的函数值和历史记录。