用这个算法解决分布式作业车间调度问题
时间: 2023-07-27 12:07:31 浏览: 47
分布式作业车间调度问题是一个经典的多目标优化问题,可以使用多目标遗传算法(MOGA)来求解。下面给出一个简单的Matlab代码,演示如何使用MOGA来解决分布式作业车间调度问题。
假设有$n$个作业需要在$m$个机器上完成,每个作业需要的处理时间和所需的机器资源已知。目标是最小化完成所有作业的总时间和最大机器负载之和。
首先,定义一个目标函数来计算每个解决方案的适应度。这个函数需要输入一个$n \times m$的矩阵,表示每个作业在每个机器上的处理时间,以及一个$m$维向量,表示每个机器的当前负载。输出是一个包含两个目标函数值的向量,分别表示总时间和最大负载。
```
function [f1, f2] = Fitness(x, p, t)
% 计算适应度
% x: n x m 作业分配矩阵
% p: m x 1 机器负载向量
% t: n x m 作业处理时间矩阵
n = size(x, 1);
m = size(x, 2);
f1 = sum(max(sum(x.*t, 2))) + 100*max(p);
f2 = sum(p);
end
```
然后,使用MOGA算法来搜索最优解。代码如下:
```
function [x, f] = JobShopMOGA(t, m, popsize, maxgen, pc, pm)
% 分布式作业车间调度问题的多目标遗传算法
% t: n x m 作业处理时间矩阵
% m: m x 1 每个机器的初始负载
% popsize: 种群大小
% maxgen: 最大迭代次数
% pc: 交叉概率
% pm: 变异概率
n = size(t, 1);
m = length(m);
lb = zeros(n, m);
ub = ones(n, m);
fun = @(x) Fitness(x, m, t);
[x, f] = MOGA(fun, popsize, 2, lb, ub, maxgen, pc, pm);
end
```
最后,使用以上代码进行求解即可。需要注意的是,这里的输入参数$t$和$m$分别表示作业处理时间矩阵和初始机器负载向量,需要根据具体问题进行设定。