差分进化算法AGV车间调度matlab代码

差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种优化算法，常用于解决连续优化问题。它模拟了生物进化的过程，通过不断迭代来寻找最优解。差分进化算法在AGV车间调度问题中也有应用。

以下是一个使用差分进化算法解决AGV车间调度问题的MATLAB代码示例：

% AGV车间调度问题的差分进化算法代码示例

% 参数设置
popSize = 50; % 种群大小
maxGen = 100; % 最大迭代次数
F = 0.8; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率

% 初始化种群
pop = randi([1, n], popSize, n); % n为任务数量

% 迭代优化
for gen = 1:maxGen
    % 计算适应度
    fitness = calculateFitness(pop); % 根据具体问题定义适应度函数
    
    % 选择操作
    [~, idx] = sort(fitness);
    bestIndividual = pop(idx(1), :);
    
    % 差分进化操作
    newPop = zeros(popSize, n);
    for i = 1:popSize
        % 随机选择三个个体
        r = randperm(popSize, 3);
        a = pop(r(1), :);
        b = pop(r(2), :);
        c = pop(r(3), :);
        
        % 变异操作
        mutant = a + F * (b - c);
        
        % 交叉操作
        crossover = zeros(1, n);
        jrand = randi([1, n]);
        for j = 1:n
            if rand() < CR || j == jrand
                crossover(j) = mutant(j);
            else
                crossover(j) = pop(i, j);
            end
        end
        
        % 选择操作
        if calculateFitness(crossover) < fitness(i)
            newPop(i, :) = crossover;
        else
            newPop(i, :) = pop(i, :);
        end
    end
    
    % 更新种群
    pop = newPop;
end

% 输出最优解
bestFitness = calculateFitness(bestIndividual);
disp(['最优解：', num2str(bestIndividual)]);
disp(['最优适应度：', num2str(bestFitness)]);

% 计算适应度函数的具体实现
function fitness = calculateFitness(individual)
    % 根据具体问题定义适应度函数的计算方法
    % 这里假设适应度函数为任务完成时间的总和，需要根据实际情况进行修改
    fitness = sum(individual);
end

这段代码使用差分进化算法来解决AGV车间调度问题。其中，种群大小、迭代次数、缩放因子和交叉概率等参数可以根据实际情况进行调整。适应度函数需要根据具体问题进行定义和计算。