用matlab建立遗传算法优化排班的代码

在MATLAB中建立遗传算法（GA）用于排班优化的基本步骤如下：

首先，假设我们要解决的是员工调度问题，目标是最小化工人的加班时间或最大化满意度。这里是一个简化版的示例代码：

% 初始化
popSize = 50;        % 种群大小
numGenerations = 100; % 迭代次数
numVariables = numEmployees;  % 每个个体的变量数（员工数量）

% 创建初始种群
individuals = randi([0, 1], popSize, numVariables);   % 0表示正常工作，1表示加班

% 定义适应度函数
fitnessFcn = @(ind) computeFitness(individuals, ind, overtimeLimit); % 填充计算加班时间的函数

% 开始遗传算法
for generation = 1:numGenerations
    % 计算适应度
    fitness = arrayfun(fitnessFcn, individuals);
    
    % 选择父母
    parents = rouletteWheelSelection(individuals, fitness);  % 遗传策略
    
    % 交叉
    children = crossover(parents, crossoverRate);
    
    % 变异
    children = mutation(children, mutationRate);
    
    % 保留最强的后代
    [bestIndividual, bestFitness] = elitism(individuals, fitness, children, fitnessFcn);
    
    % 更新种群
    individuals = [children, bestIndividual];
    
    % 显示进度
    disp(['Generation ' num2str(generation) ': Best Fitness = ' num2str(bestFitness)]);
end

% 输出最优解
disp('Optimal Schedule:');
disp(bestIndividual);

% 辅助函数
function fit = computeFitness(pop, individual, overtimeLimit)
    % 实现计算加班时间或满意度的函数，具体取决于问题设定
    % ...
end

function selectedParents = rouletteWheelSelection(pop, fitness)
    % Roulette wheel selection implementation
    % ...
end

% 简单交叉和变异函数
function children = crossover(parents, rate)
    % ...
end

function mutatedChildren = mutation(children, rate)
    % ...
end

function [newBest, newFitness] = elitism(currentPopulation, currentFitness, newPopulation, fitnessFcn)
    % Elitism strategy, keep the best individual from each generation
    % ...
end

请记得替换`computeFitness`, `rouletteWheelSelection`, `crossover`, 和 `mutation` 函数，它们分别实现了适应度计算、选择策略、交叉和变异的具体逻辑。这个代码框架仅作参考，实际应用时要针对具体排班问题的规则定制。