基于灰狼算法求解混合流水车间matlab代码

时间: 2023-08-09 22:11:45 浏览: 89
以下是基于灰狼算法求解混合流水车间的 MATLAB 代码示例: ```matlab %% 数据初始化 clc; clear; m = 2; % 流水线数量 n = 3; % 工件数量 s = [2, 3, 2]; % 每个工件的加工工序数量 P = {[1,2], [1,3], [2,3]}; % 工序集合 T = {[1,2,4], [2,1,3], [3,2,4]}; % 加工时间矩阵 W = {[3,1], [2,4], [5,3]}; % 工序权重矩阵 %% 灰狼算法参数设置 MaxIt = 100; % 最大迭代次数 nPop = 20; % 灰狼群体大小 beta = 1; % 灰狼排斥参数 pMutate = 0.1; % 变异概率 %% 初始化灰狼群体 X = zeros(nPop, m*n); % 灰狼群体 for i = 1:nPop for j = 1:n Pj = P{j}; sj = s(j); X(i, (Pj-1)*sj+1:(Pj-1)*sj+sj) = randperm(sj); end end %% 迭代寻优 BestCost = inf; for it = 1:MaxIt % 计算每个灰狼的适应度 costs = zeros(nPop, 1); for i = 1:nPop Xi = reshape(X(i,:), m, n); % 将灰狼i的编码转换成流水线-工件-工序矩阵 costs(i) = makespan(Xi, P, T, W); % 计算灰狼i的适应度 if costs(i) < BestCost % 更新最优解 BestCost = costs(i); BestX = X(i,:); end end % 计算每只灰狼的距离和排名 [distances, ranks] = calculateDistancesAndRanks(X, costs); % 更新每只灰狼的位置 Xnew = zeros(size(X)); for i = 1:nPop % 寻找每只灰狼周围的三只灰狼 neighbors = findNeighbors(X, ranks, distances, i, beta); % 通过求和计算新位置 Xnew(i,:) = sum(X(neighbors,:), 1) / 3; % 变异操作 if rand() < pMutate Xnew(i,:) = mutate(Xnew(i,:), m, n, s, P); end end % 更新灰狼群体 X = Xnew; % 显示当前迭代次数和最优解 disp(['Iteration ' num2str(it) ': Best Cost = ' num2str(BestCost)]); end %% 结果可视化 BestX = reshape(BestX, m, n); % 将最优解的编码转换成流水线-工件-工序矩阵 disp('Best Solution:'); disp(BestX); % 显示最优解的流水线-工件-工序矩阵 disp(['Makespan = ' num2str(BestCost)]); % 显示最优解的 makespan function [cost] = makespan(X, P, T, W) % 计算解码后的流水线-工件-工序矩阵 X 的 makespan m = size(X, 1); n = size(X, 2); C = zeros(m, n); % C(i,j) 表示第 i 条流水线上第 j 个工件的完成时间 for j = 1:n % 遍历所有工件 Pj = P{j}; sj = size(Pj, 2); for k = 1:sj % 遍历所有工序 pj = Pj(k); % 工序 pj 属于工件 j if k == 1 % 第一道工序 C(:,j) = C(:,j) + W{j}(X(:,pj)); else % 后续工序 C(:,j) = max(C(:,j), C(:,Pj(k-1))) + W{j}(X(:,pj)); end end end cost = max(C(:)); end function [distances, ranks] = calculateDistancesAndRanks(X, costs) % 计算每只灰狼的距离和排名 nPop = size(X, 1); distances = zeros(nPop, nPop); for i = 1:nPop for j = 1:nPop distances(i,j) = norm(X(i,:) - X(j,:)); end end [~, ranks] = sort(costs); end function [neighbors] = findNeighbors(X, ranks, distances, i, beta) % 寻找每只灰狼周围的三只灰狼 nPop = size(X, 1); neighbors = zeros(1, 3); for j = 1:3 % 计算排名约束项和距离约束项 rj = ranks(i) + (j-1) * round(beta*2); while rj < 1 || rj > nPop || rj == i if rj < 1 rj = rj + nPop; elseif rj > nPop rj = rj - nPop; elseif rj == i rj = rj + 1; end end dj = distances(i,rj); % 更新邻居列表 neighbors(j) = rj; end end function [Xm] = mutate(X, m, n, s, P) % 变异操作:随机交换两个位置 Xm = X; i1 = randi([1 m]); i2 = randi([1 n]); sj = s(i2); Pj = P{i2}; idx1 = (Pj-1)*sj+i1; idx2 = (Pj-1)*sj+randi([1 sj]); Xm([idx1, idx2]) = Xm([idx2, idx1]); end ``` 注意:这只是一个简单的示例代码,实际情况下,您需要根据具体的问题进行适当的修改和调整。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

RxJS电子书:深入浅出AngularJS 2.0的Observable与Operators指南

《RxJS电子书》是一本专注于AngularJS 2.0时代的网络资源,主要讲解了RxJS(Reactive Extensions for JavaScript)这一个强大的库,用于处理异步编程和事件驱动的编程模型。RxJS的核心概念包括Observables、Observers和Subscriptions,它们构成了数据流的基石。 1.1 到1.8 部分介绍了RxJS的基本概念和术语,从Rookie primer(新手指南)开始,逐步深入到Observable(可观察对象,代表一系列值的生产者),Observer(订阅者,接收并处理这些值的接收者)以及Subscription(表示对Observable的订阅,一旦取消,就会停止接收值)。这部分还涵盖了基础操作符的介绍,如bindCallback、bindNodeCallback等,这些操作符用于连接回调函数与Observable流。 2.1 至4.27 展示了丰富的操作符集合,例如`combineLatest`(结合最新值)、`concat`(合并多个Observable)、`from`(从数组或Promise转换为Observable)等。这部分内容强调了如何通过这些操作符组合和处理数据流,使异步编程变得更加直观和简洁。 4.8 到4.27 的实例操作符部分,如`audit`(审计)、`buffer`(缓冲)和`zip`(合并)等,详细展示了如何优化数据处理,控制流的执行顺序,以及在不同时间窗口收集数据。 5.1 到5.8 提供了一些特定场景下的操作符,如`empty`(创建一个立即结束的Observable)、`interval`(定时器)和`webSocket`(WebSocket连接的Observable)等,这些都是实际应用中不可或缺的部分。 学习过程中,作者提醒读者,《RxJS-Chinese》是出于填补国内资源空白而进行的翻译,可能存在疏漏和错误,鼓励读者在遇到问题时提供反馈。同时,作者推荐结合阮一峰老师的ES6入门教程和TypeScript中文文档,以及查阅英文官方文档,以便获得更全面的理解。 《RxJS电子书》为学习者提供了深入理解和掌握RxJS的强大工具,尤其适合那些希望改进异步编程实践和提升AngularJS 2.0应用性能的开发者。通过理解和运用这些概念和操作符,开发者可以构建出高效、响应式的Web应用。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

数据库设计文档编写指南:创建清晰、全面的数据库设计文档

![数据库设计文档编写指南:创建清晰、全面的数据库设计文档](https://img-blog.csdnimg.cn/089416230bd9451db618de0b381cc2e3.png) # 1. 数据库设计文档概述 数据库设计文档是数据库设计过程中的重要组成部分,它记录了数据库设计的决策、原理和规范。一份清晰、全面的数据库设计文档对于确保数据库的有效性、可维护性和可扩展性至关重要。 本指南将提供编写数据库设计文档的全面指南,涵盖文档结构、内容、编写技巧、审核和维护流程。通过遵循本指南,数据库设计人员可以创建高质量的文档,从而为数据库开发和维护提供坚实的基础。 # 2. 数据库设计
recommend-type

wireshark自定义

Wireshark是一款强大的网络协议分析工具,它允许用户捕捉、查看和分析网络数据包。如果你想在Wireshark中进行自定义,可以做到以下几点: 1. **过滤规则**:通过创建自定义的过滤表达式,你可以指定只显示特定类型的流量,如IP地址、端口号、协议等。 2. **插件扩展**:Wireshark支持插件系统,你可以安装第三方插件来增强其功能,比如支持特定网络协议解析,或者提供新的数据分析视图。 3. **字段定制**:在捕获的数据包显示栏中,用户可以添加、删除或修改字段,以便更好地理解和解读数据。 4. **脚本编辑**:Wireshark的Dissector(解码器)模块允许
recommend-type

Python3入门:快速安装与环境配置指南

深入Python3教程 本资源旨在为初学者提供全面的Python3入门指南。首先,理解为何选择Python3对于入门至关重要。Python3是当前主流的编程语言,相比Python2,它在语法优化、兼容性提升和性能改进等方面有所进步,更适合现代项目开发。 学习路径的第一步就是安装Python3。无论你是初次接触,还是已经安装了Python,都需要确保你的环境支持Python3。如果你使用的是托管服务或ISP提供的服务器,可能已经有Python2,但可能需要检查是否包含Python3版本。对于Linux用户,尤其是那些使用流行发行版(如Ubuntu、Debian)的,Python3通常会在基础安装中预置,但有些较新的发行版可能同时提供了Python2和Python3。 在Linux和MacOSX系统中,可以通过命令行工具(如Terminal或MacOSX自带的Terminal.app)来检测Python3的存在。在终端中输入`python3`,如果系统已安装,你会看到类似的信息,表明你正在使用Python3的版本和编译信息。而对于Windows用户,虽然默认没有Python,但仍可通过Python官方网站下载并安装Python3。 如果你的虚拟主机服务商提供的服务器不包含Python3,可能需要手动下载安装,或者联系服务商询问如何配置。在安装过程中,确保遵循官方文档的指引,以避免潜在的问题。 在实际操作中,Python3的交互式shell(如上述示例中的`>>>`提示符)是一个学习和实践的好地方。通过尝试运行内置的帮助命令(如`help`),你可以了解Python的基本结构和常用功能。随着学习的深入,你可以逐步掌握变量、数据类型、控制结构、函数和模块等核心概念。 深入Python3的学习之旅不仅涉及基础安装,还包括理解和掌握编程语言的核心概念,以及如何在实际项目中运用它们。通过这个教程,初学者将建立起坚实的Python3编程基础,为未来的软件开发奠定坚实的基础。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

数据库设计反向工程指南:从现有数据库中提取设计规范

![数据库设计反向工程指南:从现有数据库中提取设计规范](https://img-blog.csdnimg.cn/d8838aa94aae4107984fe6935b13a264.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5p-S54ag5p-T5LqR,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. 数据库反向工程概述** 数据库反向工程是一种从现有数据库中提取其结构和业务逻辑的技术,以生成可读的文档或可执行模型。它使开发人员
recommend-type

java stream BigDecimal排序

在Java中,如果你想要对`BigDecimal`类型的集合进行排序,可以利用Stream API提供的sorted()方法。但是,因为`BigDecimal`不是Comparable直接支持的数据类型,所以你需要提供一个Comparator来定义比较规则。例如,如果你想按照数值大小排序,你可以这样做: ```java import java.math.BigDecimal; import java.util.Comparator; import java.util.stream.Collectors; List<BigDecimal> numbers = ... // 你的BigDeci
recommend-type

sklearn中文教程:从线性回归到支持向量机详解

《sklearn学习(中文版):探索基础算法》是一本根据sklearn官方用户指南翻译的中文教材,主要涵盖了有监督学习的基础算法,包括广义线性模型、线性与二次判别分析、核岭回归和支持向量机。本资源的重点在于帮助读者理解这些关键的机器学习概念。 1. 有监督学习: - 本书首先介绍了有监督学习的基本概念,这是机器学习的主要类型之一,其中目标是通过已有的标记数据(输入和对应的输出)来训练模型,以便对新的未知数据进行预测。有监督学习通常用于分类和回归任务。 2. 1.1 广义线性模型: - 广义线性模型广泛应用于预测问题,目标是找到输入变量线性组合的最佳估计。这里的“线性组合”是指通过权重(coef_)和截距(intercept_)计算预测值。例如,线性回归(如`LinearRegression`)通过最小化预测值与实际值之间的残差平方和来拟合模型。如果数据存在多重共线性(特征之间高度相关),则常规最小二乘法可能会导致预测不稳定。 - 1.1.1 普通最小二乘法(LinearRegression): - `LinearRegression`是基础的线性回归方法,它通过求解线性系统来估计系数。`fit`方法接收输入特征矩阵X和目标值y,返回模型参数。复杂度方面,如果X是m×n矩阵,算法的时间复杂度为O(mn^2)。 - 1.1.2 岭回归: - 岭回归是针对多重共线性问题的一种改进方法,通过在损失函数中添加正则化项,限制了系数的大小,避免过度拟合。这有助于提高模型的稳定性和泛化能力。 3. 后续算法: - 继续讲解的内容可能包括: - 线性与二次判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA):一种统计方法,用于分类问题,通过对数据进行投影到低维空间,使得类别间的差异最大化,类别内的差异最小化。 - 核岭回归(Kernel Ridge Regression):扩展了岭回归,使用核技巧处理非线性关系,通过将数据映射到高维空间进行线性拟合。 - 支持向量机(Support Vector Machine, SVM):一种强大的分类和回归模型,基于最大间隔原则,可以有效地处理非线性数据和小样本问题。 - 随机梯度下降(Randomized Gradient Descent):一种优化算法,特别适合大规模数据集,通过迭代更新策略找到最小化损失函数的模型参数。 《sklearn学习(中文版)》提供了从基础到进阶的机器学习算法介绍,不仅介绍了如何在sklearn库中实现这些方法,还涵盖了理论背景和适用场景,有助于读者深入理解和应用这些关键技术。
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩