function [makespan, cost] = multi_project_scheduling(x) duration = [3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]; resource = [1 2 3]; task_pre = [0 0 0 0 1 1 2 2 3 4 5; 0 0 0 0 0 1 0 1 2 3 4; 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; task_suc = task_pre';

这段代码看起来像是一个多项目调度问题的解决方案。其中输入变量x应该是任务的开始时间，而输出变量makespan应该是所有任务完成的时间。cost可能指的是完成所有任务所需要的资源成本。

duration是每个任务的持续时间，resource是可用的资源（可能指人员或机器等），task_pre和task_suc是任务之间的先后关系。这些信息可以用来构建一个任务网络，通过求解任务网络中的关键路径来确定最小完成时间。

代码中的实现可能是通过遗传算法或其他优化算法来求解最优解。具体实现需要进一步分析。

相关问题

function [makespan, start_time,processing_time] = schedule(job_seq, job_num, machine_num) processing_time = rand(job_num, machine_num); % 生成随机处理时间 start_time = zeros(job_num, machine_num); % 记录每道工序的开始时间 end_time = zeros(job_num, machine_num); % 记录每道工序的结束时间 for j = 1:machine_num if j == 1 start_time(1, j) = 0; else start_time(1, j) = end_time(1, j-1); end end_time(1, j) = start_time(1, j) + processing_time(job_seq(1), j); end for i = 2:job_num for j = 1:machine_num if j == 1 start_time(i, j) = end_time(i-1, j); else start_time(i, j) = max(end_time(i, j-1), end_time(i-1, j)); end end_time(i, j) = start_time(i, j) + processing_time(job_seq(i), j); end end makespan = max(end_time(:, end)); end改成流水车间调度函数

function [makespan, start_time, processing_time] = flowshop_scheduling(job_seq, job_num, machine_num)
% 计算每个工序的处理时间
processing_time = rand(job_num, machine_num);
% 初始化开始时间和结束时间矩阵
start_time = zeros(job_num, machine_num);
end_time = zeros(job_num, machine_num);
% 计算开始时间和结束时间
for j = 1:machine_num
if j == 1
start_time(1, j) = 0;
else
start_time(1, j) = end_time(1, j-1);
end
end_time(1, j) = start_time(1, j) + processing_time(job_seq(1), j);
end
for i = 2:job_num
for j = 1:machine_num
if j == 1
start_time(i, j) = end_time(i-1, j);
else
start_time(i, j) = max(end_time(i, j-1), end_time(i-1, j));
end
end_time(i, j) = start_time(i, j) + processing_time(job_seq(i), j);
end
end
% 计算完成时间
makespan = max(end_time(:, end));
end

function plot_gantt_chart(job_num, machine_num, start_time, makespan, processing_time) color = lines(job_num); figure; for j = 1:machine_num for i = 1:job_num x = start_time(i, j); y = j-0.4; w = processing_time(i, j); h = 0.5; rectangle('Position',[x, y, w, h],'FaceColor',color(i,:)); end end xlabel('时间'); ylabel('机器'); xlim([0 makespan]); ylim([0 machine_num+1]); title('甘特图'); end让第一个机器不断开

要确保第一个机器不会断开，可以在代码中添加以下步骤：

1. 检查第一个机器的运行时间是否大于所有作业所需时间的最大值。如果不是，则将第一个机器的运行时间设置为所有作业所需时间的最大值。

2. 在绘制甘特图之前，将第一个机器的所有作业的开始时间调整为第一个机器的运行时间。

下面是修改后的代码：

function plot_gantt_chart(job_num, machine_num, start_time, makespan, processing_time)
    color = lines(job_num);
    
    % 检查第一个机器的运行时间是否大于所有作业所需时间的最大值
    max_processing_time = max(sum(processing_time, 1));
    if start_time(1,1) + max_processing_time < makespan
        start_time(:,1) = start_time(:,1) + makespan - (start_time(1,1) + max_processing_time);
    end
    
    % 绘制甘特图
    figure;
    for j = 1:machine_num
        for i = 1:job_num
            x = start_time(i, j);
            y = j-0.4;
            w = processing_time(i, j);
            h = 0.5;
            rectangle('Position',[x, y, w, h],'FaceColor',color(i,:));
        end
    end
    xlabel('时间');
    ylabel('机器');
    xlim([0 makespan]);
    ylim([0 machine_num+1]);
    title('甘特图');
end

这样，即使第一个机器的运行时间不足以完成所有作业，也可以保证甘特图能够正确绘制。