3台柔性加工机器来加工3种工件;每个工件有三道加工工序,必须先加工前面的工序,才能加工后面的工序,每道工序可选择任一加工机器的空闲时间进行加工;工件1有10个,工件二有20个,工件三有30个; 工件一有三道工序,在三个机器上的加工时间分别为2 4 3 ;工件二有三道工序,在三个机器上的加工时间分别为5 7 6 ;工件三有三道工序,在三个机器上的加工时间分别为3 4 2;将每种类型的工件分为几个小的子批,在以后的每个工序加工过程中,子批保持不变,将一起进行加工;一个用matlab进行遗传算法编程
时间: 2024-04-03 21:32:47 浏览: 45
好的,您的问题是如何用遗传算法将每种类型的工件分为几个小的子批,在以后的每个工序加工过程中,子批保持不变,将一起进行加工。让我来解答一下。
首先,我们需要确定遗传算法中的基本元素:个体编码、适应度函数、选择、交叉和变异。
个体编码:我们可以用一个长度为9的二进制串来表示每种类型的工件分为几个小的子批。每个二进制串的前三位表示工件1的分批数量,中间三位表示工件2的分批数量,后三位表示工件3的分批数量。例如,001011110表示工件1分为2个小批,工件2分为3个小批,工件3分为7个小批。
适应度函数:我们的目标是让所有工件的加工时间最短,因此适应度函数可以定义为所有工件加工时间的倒数之和。
选择:我们可以采用轮盘赌选择算法来选择优秀的个体,根据适应度值来计算每个个体被选中的概率。
交叉:我们可以采用单点交叉算法来进行交叉,即在随机位置将两个个体的二进制串进行切割,然后交换切割后的两部分。
变异:我们可以采用随机变异算法来进行变异,即随机选择一个位置,将该位置上的二进制数值进行取反。
有了以上基本元素,我们就可以用遗传算法来求解分批处理方案了。具体实现可以参考以下步骤:
1. 初始化种群,生成一定数量的个体。
2. 计算适应度值,根据适应度值进行选择,选择出一定数量的优秀个体。
3. 对优秀个体进行交叉和变异,生成新的个体。
4. 计算新个体的适应度值,选择出一定数量的优秀个体。
5. 重复步骤3和步骤4,直到达到一定的迭代次数或找到满意的解。
6. 输出最优解,即分为几个小的子批的工件分批处理方案。
在遗传算法的实现过程中,我们需要考虑如何将子批分配到不同的加工机器上,以及如何保证在每个工序加工过程中,子批保持不变。可以采用贪心算法来解决这一问题,具体步骤如下:
1. 将每种类型的工件按照分批方案分为小的子批。
2. 对于每种类型的工件,将子批按照加工时间从小到大排序。
3. 依次将每个子批分配到空闲时间最早的加工机器上。
4. 在每个工序加工过程中,将已分配到同一加工机器上的子批一起进行加工,保证子批不变。
5. 重复步骤3和步骤4,直到所有工序的加工都完成。
以上就是用遗传算法将每种类型的工件分为几个小的子批,在以后的每个工序加工过程中,子批保持不变的步骤。希望对您有所帮助。