车间布局优化matlab代码

车间布局优化是一个复杂的问题，通常需要使用优化算法来解决。以下是一个简单的基于遗传算法的车间布局优化的MATLAB代码示例：

function [x, fval] = workshop_layout_optimization(n, m, l, w)

% n: 车间数量
% m: 工位数量
% l: 车间长度
% w: 车间宽度

% 定义问题
problem.nvars = n * m; % 这里的变量是每个工位所在的车间编号
problem.lb = ones(1, problem.nvars); % 车间编号从1开始
problem.ub = n * ones(1, problem.nvars); % 车间编号最大为n
problem.fitnessfcn = @(x) -workshop_layout_objective(x, n, m, l, w); % 目标函数是最小化车间间距
problem.options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100); % 设置遗传算法参数

% 运行遗传算法
[x, fval] = ga(problem);

% 将车间编号矩阵转换为车间位置矩阵
x = reshape(x, m, n)';
end

function obj = workshop_layout_objective(x, n, m, l, w)
% 计算车间间距的目标函数

% 将车间编号矩阵转换为车间位置矩阵
pos = reshape(x, m, n)';

% 计算车间之间的距离
dist = zeros(n, n);
for i = 1:n
    for j = 1:n
        if i ~= j
            dist(i, j) = sqrt((pos(i, 1) - pos(j, 1))^2 + (pos(i, 2) - pos(j, 2))^2);
        end
    end
end

% 计算车间之间的间距
spacing = 0;
for i = 1:n
    for j = 1:n
        if i < j
            spacing = spacing + max(0, (dist(i, j) - l)) + max(0, (dist(j, i) - l)) + max(0, (w - abs(pos(i, 2) - pos(j, 2))));
        end
    end
end

obj = spacing;
end

这个代码使用遗传算法来最小化车间之间的间距，以优化车间布局。它输入车间数量n、工位数量m、车间长度l和车间宽度w，并返回一个n×2的矩阵，其中第i行表示第i个车间的位置坐标。