matlab线平衡,装配生产线任务平衡优化遗传算法通用matlab源码

以下是一个简单的装配生产线任务平衡优化遗传算法的 MATLAB 源代码示例：

%% 设置参数
pop_size = 100; % 种群大小
max_gen = 100; % 最大迭代次数
elite_rate = 0.1; % 精英个体选择比例
mut_rate = 0.1; % 变异率
crossover_rate = 0.8; % 交叉率
task_time = [10 15 20 25 30 35]; % 任务所需时间
station_num = 5; % 站点数量

%% 初始化种群
pop = zeros(pop_size, station_num); % 初始化种群矩阵
for i = 1:pop_size
    pop(i,:) = randperm(station_num); % 随机生成一个个体
end

%% 遗传算法迭代
for gen = 1:max_gen
    % 计算适应度
    fitness = zeros(pop_size, 1);
    for i = 1:pop_size
        fitness(i) = sum(task_time(pop(i,:))); % 适应度为所有任务所需时间之和
    end
    
    % 选择精英个体并复制
    elite_num = round(pop_size * elite_rate);
    [~, elite_idx] = sort(fitness);
    elite_pop = pop(elite_idx(1:elite_num),:);
    new_pop = repmat(elite_pop, ceil((pop_size - elite_num) / elite_num), 1);
    new_pop = new_pop(1:pop_size - elite_num, :);
    
    % 变异操作
    mut_num = round(pop_size * mut_rate);
    mut_pop = new_pop(randperm(pop_size - elite_num, mut_num),:); % 随机选择变异个体
    for i = 1:mut_num
        mut_pop(i,:) = randperm(station_num); % 随机重新排列任务顺序
    end
    new_pop = [new_pop; mut_pop];
    
    % 交叉操作
    crossover_num = round(pop_size * crossover_rate);
    crossover_pop = zeros(crossover_num, station_num);
    for i = 1:crossover_num
        parent_idx = randperm(pop_size - elite_num, 2); % 随机选择两个父代个体
        parent1 = new_pop(parent_idx(1),:);
        parent2 = new_pop(parent_idx(2),:);
        crossover_point = randi(station_num - 1); % 随机选择一个交叉点
        crossover_pop(i,:) = [parent1(1:crossover_point) parent2(crossover_point+1:end)]; % 交叉得到新个体
    end
    new_pop = [new_pop; crossover_pop];
    
    % 更新种群
    pop = [elite_pop; new_pop];
    pop_size = size(pop, 1);
end

%% 输出结果
[min_fitness, min_idx] = min(fitness);
optimal_seq = pop(min_idx,:);
fprintf('最优任务序列为：%s，总时间为 %d\n', num2str(optimal_seq), min_fitness);

这段代码演示了如何使用遗传算法来优化装配生产线任务平衡。代码中使用了一个简单的适应度函数，即所有任务所需时间之和。通过精英个体选择、变异和交叉等操作，不断更新种群，最终得到一个最优的任务序列。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。