matlab柔性生产调度遗传算法

基于GA遗传优化算法的柔性生产调度是一种常见的优化算法，可以用于解决柔性生产调度问题。在Matlab中，可以通过编写代码来实现该算法。以下是一个简单的示例代码：

% 定义问题
n = 10; % 任务数量
m = 5; % 机器数量
p = rand(n, m); % 任务处理时间

% 定义GA参数
popSize = 50; % 种群大小
maxGen = 100; % 最大迭代次数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.1; % 变异概率

% 初始化种群
pop = zeros(popSize, n);
for i = 1:popSize
    pop(i, :) = randperm(n);
end

% 迭代
for gen = 1:maxGen
    % 计算适应度
    fitness = zeros(popSize, 1);
    for i = 1:popSize
        fitness(i) = calcFitness(pop(i, :), p);
    end
    
    % 选择
    newPop = zeros(popSize, n);
    for i = 1:popSize
        % 轮盘赌选择
        idx1 = roulette(fitness);
        idx2 = roulette(fitness);
        % 交叉
        if rand() < pc
            [child1, child2] = crossover(pop(idx1, :), pop(idx2, :));
        else
            child1 = pop(idx1, :);
            child2 = pop(idx2, :);
        end
        % 变异
        if rand() < pm
            child1 = mutation(child1);
        end
        if rand() < pm
            child2 = mutation(child2);
        end
        % 添加到新种群
        newPop(i*2-1, :) = child1;
        newPop(i*2, :) = child2;
    end
    
    % 更新种群
    pop = newPop;
end

% 输出结果
bestIdx = find(fitness == max(fitness));
bestSol = pop(bestIdx, :);
bestFitness = fitness(bestIdx);
disp(['Best solution: ', num2str(bestSol)]);
disp(['Best fitness: ', num2str(bestFitness)]);

% 计算适应度函数
function f = calcFitness(sol, p)
    n = length(sol);
    m = size(p, 2);
    t = zeros(m, 1);
    for i = 1:n
        j = sol(i);
        t(j) = t(j) + p(i, j);
    end
    f = max(t);
end

% 轮盘赌选择函数
function idx = roulette(fitness)
    p = fitness / sum(fitness);
    c = cumsum(p);
    r = rand();
    idx = find(c >= r, 1);
end

% 交叉函数
function [child1, child2] = crossover(parent1, parent2)
    n = length(parent1);
    idx = randperm(n, 2);
    idx1 = min(idx);
    idx2 = max(idx);
    child1 = parent1;
    child2 = parent2;
    for i = idx1:idx2
        tmp = child1(i);
        child1(i) = child2(i);
        child2(i) = tmp;
    end
end

% 变异函数
function child = mutation(parent)
    n = length(parent);
    idx = randperm(n, 2);
    idx1 = min(idx);
    idx2 = max(idx);
    child = parent;
    tmp = child(idx1);
    child(idx1) = child(idx2);
    child(idx2) = tmp;
end

该代码实现了一个简单的柔性生产调度问题的GA遗传优化算法。其中，`calcFitness`函数计算了柔性生产调度问题的适应度，`roulette`函数实现了轮盘赌选择，`crossover`函数实现了交叉操作，`mutation`函数实现了变异操作。在主函数中，首先定义了问题的参数和GA算法的参数，然后初始化种群，进行迭代，最后输出结果。