蚁群算法matlab调度,求蚁群算法解决车间调度问题的程序
时间: 2023-08-10 10:07:21 浏览: 72
以下是一个使用Matlab实现蚁群算法来解决车间调度问题的简单示例程序:
```matlab
% 车间调度问题的数据
num_jobs = 10; % 生产任务数量
num_machines = 5; % 可用机器数量
job_times = randi([1, 10], 1, num_jobs); % 生产任务完成时间
pheromone = ones(num_jobs, num_machines); % 初始信息素浓度
evap_rate = 0.5; % 信息素蒸发率
alpha = 1; % 信息素重要程度
beta = 1; % 启发因子重要程度
num_ants = 10; % 蚂蚁数量
max_iter = 100; % 最大迭代次数
% 初始化蚂蚁路径
ant_path = zeros(num_ants, num_jobs);
for i = 1:num_ants
ant_path(i, :) = randperm(num_jobs);
end
% 开始迭代
for iter = 1:max_iter
% 计算每个蚂蚁的路径长度
ant_cost = zeros(1, num_ants);
for i = 1:num_ants
cost = 0;
for j = 1:num_jobs
machine = mod(j-1, num_machines) + 1;
cost = cost + job_times(ant_path(i,j)) / machine;
end
ant_cost(i) = cost;
end
% 更新信息素浓度
delta_pheromone = zeros(num_jobs, num_machines);
for i = 1:num_ants
ant_delta_pheromone = zeros(num_jobs, num_machines);
for j = 1:num_jobs-1
machine = mod(j-1, num_machines) + 1;
ant_delta_pheromone(ant_path(i,j), machine) = ant_delta_pheromone(ant_path(i,j), machine) + 1 / ant_cost(i);
end
delta_pheromone = delta_pheromone + ant_delta_pheromone;
end
pheromone = (1-evap_rate) * pheromone + delta_pheromone;
% 更新蚂蚁路径
for i = 1:num_ants
for j = 1:num_jobs-1
machine = mod(j-1, num_machines) + 1;
job = ant_path(i,j);
prob = pheromone(job, machine)^alpha * (1/job_times(job))^beta;
prob = prob / sum(pheromone(:,machine).^alpha .* (1./job_times)');
cum_prob = cumsum(prob);
r = rand();
next_job = find(cum_prob > r, 1);
ant_path(i,j+1) = next_job;
end
end
end
% 输出最优解
best_path = zeros(1, num_jobs);
best_cost = Inf;
for i = 1:num_ants
cost = 0;
for j = 1:num_jobs
machine = mod(j-1, num_machines) + 1;
cost = cost + job_times(ant_path(i,j)) / machine;
end
if cost < best_cost
best_cost = cost;
best_path = ant_path(i,:);
end
end
disp(best_path);
disp(best_cost);
```
这个程序通过随机生成生产任务完成时间和初始信息素浓度,模拟了车间调度问题。在迭代过程中,每个蚂蚁根据信息素浓度和启发因子选择下一个任务,并根据完成时间计算路径长度。最终,程序输出最优解的路径和路径长度。
需要注意的是,这个程序只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体问题进行适当修改和优化。