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

以下是一个简单的遗传模拟退火算法对流水车间调度优化的Matlab代码，目标为最小化最大流程时间，输出甘特图和收敛图。

%% 参数设置
popSize = 100; % 种群大小
maxGen = 500; % 最大迭代次数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.1; % 变异概率
T0 = 100; % 初始温度
Tf = 1e-8; % 终止温度
alpha = 0.95; % 降温系数
n = 10; % 工件数量
m = 5; % 机器数量
t = rand(n,m)*20; % 工件加工时间
s = rand(n,m-1)*10; % 工件在机器之间的转移时间

%% 初始化种群
pop = randperm(n,popSize); % 随机生成初始种群

%% 开始迭代
T = T0; % 初始温度
bestFit = zeros(maxGen,1); % 记录每一代的最优适应度
for iGen = 1:maxGen
    % 计算适应度
    fit = zeros(popSize,1); % 适应度
    for i = 1:popSize
        j = pop(i);
        % 计算总加工时间
        Tj = zeros(1,m);
        for k = 1:m
            if k == 1
                Tj(k) = t(j,k);
            else
                Tj(k) = Tj(k-1) + s(j,k-1) + t(j,k);
            end
        end
        fit(i) = max(Tj);
    end
    % 记录最优适应度
    bestFit(iGen) = min(fit);
    % 绘制收敛图
    plot(bestFit);
    xlabel('迭代次数');
    ylabel('最小最大流程时间');
    title('收敛图');
    drawnow;
    % 判断是否达到终止条件
    if T < Tf
        break;
    end
    % 选择
    [fit, idx] = sort(fit);
    pop = pop(idx);
    % 交叉
    for i = 1:2:popSize-1
        if rand < pc
            % 选择交叉点
            pos = randi(n-1);
            % 进行交叉
            temp = pop(i);
            pop(i) = [pop(i+1,1:pos),temp,pop(i+1,pos+1:end)];
            pop(i+1) = [pop(i,1:pos),pop(i+1,pos+1:end),temp];
        end
    end
    % 变异
    for i = 1:popSize
        if rand < pm
            % 选择变异点
            pos = randi(n);
            % 进行变异
            pop(i) = [pop(i,1:pos-1),randperm(n-pos+1)];
        end
    end
    % 降温
    T = T*alpha;
end

%% 输出结果
% 找到最优解
[~, idx] = min(fit);
bestPop = pop(idx,:);
% 计算总加工时间
Tj = zeros(n,m);
for i = 1:n
    j = bestPop(i);
    for k = 1:m
        if k == 1
            Tj(i,k) = t(j,k);
        else
            Tj(i,k) = max(Tj(i,k-1),Tj(i-1,k)) + s(j,k-1) + t(j,k);
        end
    end
end
totalTime = max(Tj(:,m));
% 绘制甘特图
figure;
hold on;
for i = 1:m
    for j = 1:n
        j1 = bestPop(j);
        if i == 1
            s1 = 0;
        else
            s1 = s(j1,i-1);
        end
        t1 = t(j1,i);
        x1 = sum(t(j1,1:i-1)) + sum(s(j1,1:i-1)) + s1;
        y1 = j;
        if i == m
            text(x1+t1/2,y1,['J',num2str(j1)],'HorizontalAlignment','center','VerticalAlignment','middle');
        end
        rectangle('Position',[x1,y1,t1,0.5],'FaceColor','r');
    end
end
axis([0 sum(sum(t))+sum(sum(s)) 0 n+1]);
xlabel('时间');
ylabel('工件');
title(['甘特图，总加工时间：',num2str(totalTime)]);
hold off;

代码中，`pop`表示种群，每个个体是一个长度为`n`的排列，表示工件的加工顺序。`fit`表示每个个体的适应度，即最大流程时间。`t`表示每个工件在每个机器上的加工时间，`s`表示每个工件在机器之间的转移时间。通过交叉、变异和降温等操作，优化种群中的个体，最终得到最优解，并绘制出甘特图和收敛图。