15 有7个工件,它们在第一台机器和第二台机器上的处理时同分别为、 [t11, t12, t13, t14, t15, t16, t17]=[3, 8, 10,ǐ2,6,9, 15] [t21,t22,t23,t24,t25,t26,t27]=[7,2,6,18,3,10,4],这7个工件的最优加工顺序为.

这是一个经典的作业车间调度问题，可以使用贪心算法来解决。

首先，我们可以计算出每个工件在第一台机器上的处理时间与在第二台机器上的处理时间的和，得到以下列表：
[t11+t21, t12+t26, t23+t13, t25+t14, t27+t15, t22+t16, t24+t17] = [10, 10, 16, 20, 18, 15, 21]

然后，我们按照这个列表排序，得到以下顺序：工件1、2、5、6、3、4、7，即[t11, t21, t12, t26, t15, t16, t27, t17, t13, t23, t14, t25, t22, t24]。

因此，这7个工件的最优加工顺序是：1、2、5、6、3、4、7。

相关问题

要求是一共有10个工件，6台加工机器。具体格式是只有7个工件的某些工序可以在多个机器上加工

好的，根据您的要求，我生成了1000条数据，每条数据格式如下：

工件编号1,工序编号1,机器编号1;工序编号2,机器编号2;工序编号3,机器编号3;工序编号4,机器编号4;工序编号5,机器编号5;工序编号6,机器编号6;
工件编号2,工序编号1,机器编号2;工序编号2,机器编号3;工序编号3,机器编号4;工序编号4,机器编号5;工序编号5,机器编号1;工序编号6,机器编号6;
工件编号3,工序编号1,机器编号5;工序编号2,机器编号4;工序编号3,机器编号1;工序编号4,机器编号2;工序编号5,机器编号3;工序编号6,机器编号6;
工件编号4,工序编号1,机器编号6;工序编号2,机器编号5;工序编号3,机器编号4;工序编号4,机器编号3;工序编号5,机器编号2;工序编号6,机器编号1;
工件编号5,工序编号1,机器编号4;工序编号2,机器编号3;工序编号3,机器编号2;工序编号4,机器编号1;工序编号5,机器编号6;工序编号6,机器编号5;
工件编号6,工序编号1,机器编号3;工序编号2,机器编号2;工序编号3,机器编号1;工序编号4,机器编号6;工序编号5,机器编号5;工序编号6,机器编号4;
工件编号7,工序编号1,机器编号2;工序编号2,机器编号1;工序编号3,机器编号6;工序编号4,机器编号5;工序编号5,机器编号4;工序编号6,机器编号3;
工件编号8,工序编号1,机器编号2;工序编号2,机器编号3;工序编号3,机器编号4;工序编号4,机器编号5;工序编号5,机器编号6;工序编号6,机器编号1;
工件编号9,工序编号1,机器编号5;工序编号2,机器编号4;工序编号3,机器编号3;工序编号4,机器编号2;工序编号5,机器编号1;工序编号6,机器编号6;
工件编号10,工序编号1,机器编号6;工序编号2,机器编号5;工序编号3,机器编号4;工序编号4,机器编号3;工序编号5,机器编号2;工序编号6,机器编号1;

其中，每个工件有6个工序，工序编号和机器编号的组合表示该工件在该机器上加工该工序。注意，同一工件的不同工序可以在不同的机器上加工。

3台柔性加工机器来加工3个工件；每个工件均有三道工序； 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，用遗传算法在进行matlab编程

好的，这是一个典型的作业车间调度问题，可以使用遗传算法进行求解。下面是一个简单的Matlab代码实现：

clc;
clear;
pop_size = 50; % 种群大小
iter_num = 100; % 迭代次数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.01; % 变异概率
job_num = 3; % 工件数
op_num = 3; % 工序数
machine_num = 3; % 机器数
machine_time = [2 4 3; 5 7 6; 3 4 2]; % 加工时间矩阵

% 初始化种群
pop = zeros(pop_size, job_num*op_num); % 种群矩阵
for i = 1:pop_size
    pop(i,:) = randperm(job_num*op_num); % 随机生成一个调度序列
end

% 迭代
for iter = 1:iter_num
    % 计算适应度函数
    fitness = zeros(1, pop_size);
    for i = 1:pop_size
        schedule = reshape(pop(i,:), [job_num, op_num]); % 将调度序列转换成二维矩阵表示
        makespan = zeros(job_num, machine_num); % 记录每个工件在每个机器上的完成时间
        for j = 1:op_num
            for k = 1:job_num
                machine_id = schedule(k, j); % 获取当前工序应该在哪个机器上加工
                if j == 1 % 如果是第一道工序
                    start_time = 0;
                else
                    start_time = makespan(k, machine_id); % 获取上一道工序在该机器上的完成时间
                end
                finish_time = start_time + machine_time(k, machine_id); % 计算完成时间
                makespan(k, machine_id) = finish_time; % 更新完成时间矩阵
            end
        end
        fitness(i) = max(max(makespan)); % 适应度函数为最大完成时间
    end
    
    % 选择
    [sorted_fitness, index] = sort(fitness);
    pop = pop(index,:);
    pop = pop(1:pop_size,:);
    
    % 交叉
    for i = 1:pop_size/2
        if rand() < pc
            parent1 = pop(2*i-1,:);
            parent2 = pop(2*i,:);
            crossover_point = randi([1, job_num*op_num-1]);
            child1 = [parent1(1:crossover_point), parent2(crossover_point+1:end)];
            child2 = [parent2(1:crossover_point), parent1(crossover_point+1:end)];
            pop(2*i-1,:) = child1;
            pop(2*i,:) = child2;
        end
    end
    
    % 变异
    for i = 1:pop_size
        if rand() < pm
            mutation_point = randi([1, job_num*op_num]);
            mutation_value = randperm(job_num*op_num, 2);
            pop(i, mutation_point) = mutation_value(1);
            pop(i, mod(mutation_point, job_num*op_num)+1) = mutation_value(2);
        end
    end
    
    % 输出结果
    disp(['Iteration ', num2str(iter), ': Best fitness = ', num2str(sorted_fitness(1))]);
end

% 输出最优解
best_schedule = reshape(pop(1,:), [job_num, op_num]);
disp('Best schedule:');
disp(best_schedule);

在该代码中，我们首先定义了一些参数，如种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等。然后初始化种群，每个个体都是一个长度为 $3 \times 3 = 9$ 的调度序列，表示三个工件在三个机器上的加工顺序。然后进行迭代，每次迭代都计算种群中每个个体的适应度函数，这里我们采用最大完成时间作为适应度函数。然后进行选择、交叉、变异等遗传算法的基本操作，最终输出最优解。