10个工件6台设备平均每道工序可用2台设备的柔性作业车间调度问题应用遗传算法matlab代码怎么写
时间: 2024-09-10 16:05:47 浏览: 25
在使用遗传算法解决柔性作业车间调度问题时,我们通常会构建一个优化模型来寻找最优解,这涉及到编码、选择、交叉、变异等遗传操作。以下是简化的MATLAB代码框架,用于处理10个工件分配到6台设备的问题,假设每道工序可以使用2台设备:
```Matlab
% 初始化参数
num_parts = 10; % 工件数
num_machines = 6; % 设备数
capacity_per_task = 2; % 每道工序设备需求
% 遗传算法参数
pop_size = 50; % 种群大小
num_generations = 100; % 迭代次数
mutation_rate = 0.01; % 变异概率
% 随机初始化种群(二进制编码,1表示工件分配给设备)
pop = randi([0 1], pop_size, num_parts * num_machines);
% 函数适应度评估
fitnessFcn = @(x) objectiveFunction(x, num_parts, num_machines, capacity_per_task); % 自定义函数计算适应度
[bestSolution, bestFitness] = geneticAlgorithm(pop, fitnessFcn, num_generations, mutation_rate);
function [fitness] = objectiveFunction(solution, parts, machines, perTask)
% 解析方案并检查可行性
assignments = reshape(solution, [], machines);
feasible = all(sum(assignments, 2) <= perTask); % 检查每个任务是否满足设备需求
if ~feasible
fitness = inf; % 不可行解设为极大值
else
% 计算实际使用的设备数作为适应度
fitness = sum(sum(assignments));
end
end
% 遗传算法核心部分
function [nextGen, fittest] = geneticAlgorithm(pop, fitnessFn, gens, mutationProb)
for gen = 1:gens
% 选择操作
parents = selection(pop, fitnessFn);
% 交叉操作
children = crossover(parents, num_parts * num_machines);
% 变异操作
mutatedChildren = mutation(children, mutationProb);
% 合并新一代
nextGen = [pop; mutatedChildren];
% 更新最佳解
fittest = updateBestSolution(nextGen, fitnessFn);
end
% 提取最佳解
bestSolution = fittest;
end
% 选择操作(这里简化为轮盘赌选择)
function selected = selection(pop, fitnessFn)
% 算法细节...
end
% 交叉操作
function children = crossover(pairs, length)
% 算法细节...
end
% 变异操作
function mutated = mutation(chromosomes, prob)
% 算法细节...
end
% 更新最佳解
function [solution, fitness] = updateBestSolution(newPopulation, fitnessFn)
[newFitnesses, idx] = sort(fitnessFn(newPopulation), 'descend');
solution = newPopulation(idx(1), :);
fitness = newFitnesses(1);
end
% 打印结果
fprintf('最优解决方案:\n');
disp(bestSolution);
fprintf('最优适应度(最少设备数):\n');
fprintf('%d\n', bestFitness);
```
注意,上述代码是一个基础模板,实际编写时需要完善选择、交叉和变异的具体实现,并根据问题需求调整`objectiveFunction`。此外,适应度函数的计算可能还需要考虑其他因素,如加工时间、机器效率等。