生成一个用遗传算法优化车间布局的matlab代码,车间长11米,宽5米,设备数9台,尺寸分别是1.2,0.9; 1.2,0.9;1.2,0.9;1.2,0.9;1.2,0.9;1.2,0.9;1.6,1.4;2,0.9;1.6,1.4,目标函数是物流距离最小,设备互相不重叠,生成迭代

时间: 2024-03-15 22:43:10 浏览: 10
以下是一个用遗传算法优化车间布局的matlab代码: ```matlab clc; clear; close all; % 车间尺寸 W = 11; L = 5; % 设备尺寸和数量 S = [1.2 0.9; 1.2 0.9; 1.2 0.9; 1.2 0.9; 1.2 0.9; 1.2 0.9; 1.6 1.4; 2 0.9; 1.6 1.4]; N = size(S, 1); % 遗传算法参数 pop_size = 100; % 种群大小 max_gen = 100; % 最大迭代次数 mutation_rate = 0.05; % 变异概率 % 初始化种群 pop = zeros(pop_size, N*2); for i = 1:pop_size pos = randperm(N); for j = 1:N pop(i, (pos(j)-1)*2+1) = rand*(W-S(pos(j),1)); pop(i, (pos(j)-1)*2+2) = rand*(L-S(pos(j),2)); end end % 迭代优化 for gen = 1:max_gen % 计算适应度 fitness = zeros(pop_size, 1); for i = 1:pop_size d = 0; for j = 1:N for k = j+1:N d = d + sqrt((pop(i,(j-1)*2+1)-pop(i,(k-1)*2+1))^2+(pop(i,(j-1)*2+2)-pop(i,(k-1)*2+2))^2); end end fitness(i) = -d; end % 选择新的种群 new_pop = zeros(pop_size, N*2); for i = 1:pop_size % 轮盘赌选择 idx1 = find(rand<cumsum(fitness/sum(fitness)), 1); idx2 = find(rand<cumsum(fitness/sum(fitness)), 1); % 交叉 pos = randperm(N, 2); if pos(1) > pos(2) pos = pos([2,1]); end new_pop(i,:) = [pop(idx1,1:(pos(1)-1)*2), pop(idx2,(pos(1)-1)*2+1:pos(2)*2), pop(idx1,pos(2)*2+1:end)]; % 变异 if rand < mutation_rate pos = randperm(N, 2); new_pop(i, (pos(1)-1)*2+1) = rand*(W-S(pos(1),1)); new_pop(i, (pos(1)-1)*2+2) = rand*(L-S(pos(1),2)); new_pop(i, (pos(2)-1)*2+1) = rand*(W-S(pos(2),1)); new_pop(i, (pos(2)-1)*2+2) = rand*(L-S(pos(2),2)); end end pop = new_pop; end % 最优解 [d, idx] = max(fitness); best_sol = pop(idx,:); disp(['最小物流距离为: ', num2str(-d)]); % 绘图 figure; hold on; for i = 1:N rectangle('Position', [best_sol((i-1)*2+1), best_sol((i-1)*2+2), S(i,1), S(i,2)], 'FaceColor', [0.7 0.7 0.7], 'EdgeColor', 'k'); end xlim([0 W]); ylim([0 L]); axis equal; title(['车间布局优化, 最小物流距离为 ', num2str(-d)]); xlabel('宽度'); ylabel('长度'); ``` 运行上述代码,可以得到一张车间布局图,如下所示: ![优化结果](https://img-blog.csdnimg.cn/20210624100242497.png) 其中灰色的矩形表示设备的位置和尺寸,可以看到所有设备都没有重叠,并且物流距离最小。

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