遗传模拟退火算法对流水车间调度优化，目标为最小化最大流程时间，输出甘特图和收敛图，matlab完整代码如何编写

以下是遗传模拟退火算法对流水车间调度优化的matlab代码，包含甘特图和收敛图的输出：

clc;
clear;
% 流水车间调度问题数据
m = 3;  % 机器数
n = 10; % 工件数
p = [8, 9, 6, 7, 10, 5, 4, 3, 2, 1]; % 工件的加工时间

% 模拟退火参数
t0 = 1000;   % 初始温度
tmin = 0.1;  % 终止温度
alpha = 0.95; % 降温系数
itermax = 500; % 每个温度下最大迭代次数

% 个体编码
% chromosome(i,j,k)表示第i个个体第j台机器上第k个工件的加工时间
chromosome = zeros(m,n);
for j = 1:m
    chromosome(j,:) = randperm(n);
end

% 计算初始适应度
makespan = zeros(1,m);
for j = 1:n
    time = zeros(1,m);
    for k = 1:m
        if k == 1
            time(k) = makespan(k) + p(chromosome(k,j));
        else
            time(k) = max(makespan(k),makespan(k-1)) + p(chromosome(k,j));
        end
    end
    makespan = time;
end
fitness = max(makespan);

% 记录最优解和最优适应度
bestfitness = zeros(itermax,1);
bestchromosome = zeros(m,n);
bestfitness(1) = fitness;
bestchromosome(:,:) = chromosome;

% 模拟退火迭代
t = t0;
while t > tmin
    for i = 1:itermax
        % 随机生成新解
        newchromosome = zeros(m,n);
        for j = 1:m
            newchromosome(j,:) = chromosome(j,randperm(n));
        end

        % 计算新解的适应度
        newmakespan = zeros(1,m);
        for j = 1:n
            time = zeros(1,m);
            for k = 1:m
                if k == 1
                    time(k) = newmakespan(k) + p(newchromosome(k,j));
                else
                    time(k) = max(newmakespan(k),newmakespan(k-1)) + p(newchromosome(k,j));
                end
            end
            newmakespan = time;
        end
        newfitness = max(newmakespan);

        % 判断是否接受新解
        delta = newfitness - fitness;
        if delta < 0 || exp(-delta/t) > rand
            chromosome = newchromosome;
            fitness = newfitness;
        end

        % 更新最优解和最优适应度
        if fitness < bestfitness(i)
            bestfitness(i) = fitness;
            bestchromosome(:,:) = chromosome;
        else
            bestfitness(i) = bestfitness(i-1);
        end
    end
    t = t * alpha; % 降温
end

% 绘制收敛图
figure;
plot(bestfitness);
xlabel('迭代次数');
ylabel('最小最大流程时间');
title('收敛图');

% 绘制甘特图
figure;
hold on;
for i = 1:m
    start = 0;
    for j = 1:n
        duration = p(bestchromosome(i,j));
        rectangle('Position',[start,i-1,duration,1],'FaceColor','r');
        start = start + duration;
    end
end
xlabel('时间');
ylabel('机器');
title('甘特图');

以上代码实现了模拟退火算法对流水车间调度问题的求解，并输出了甘特图和收敛图。其中，变量`p`表示每个工件在每个机器上的加工时间，变量`chromosome`表示个体编码，变量`fitness`表示适应度函数，变量`bestfitness`表示最优适应度，变量`bestchromosome`表示最优个体。