FJSP车间调度matlab算法咋写

FJSP车间调度问题是一个经典的组合优化问题，需要使用启发式算法来求解。其中，遗传算法是一种常用的优化算法，可以用MATLAB编写。

以下是基本的遗传算法求解FJSP车间调度问题的MATLAB代码框架：

function [best_schedule, best_fitness] = fjsp_ga(num_pop, num_gen, prob_crossover, prob_mutation)
% num_pop: 种群大小
% num_gen: 迭代次数
% prob_crossover: 交叉概率
% prob_mutation: 变异概率

% 初始化种群
population = init_population(num_pop);

for i = 1:num_gen
    % 计算适应度
    fitness = calculate_fitness(population);
    
    % 选择
    selected_population = selection(population, fitness);
    
    % 交叉
    crossover_population = crossover(selected_population, prob_crossover);
    
    % 变异
    mutation_population = mutation(crossover_population, prob_mutation);
    
    % 更新种群
    population = mutation_population;
end

% 返回最优解
[best_fitness, best_index] = min(fitness);
best_schedule = population(best_index, :);
end

在上述代码框架中，`init_population`函数用于初始化种群，`calculate_fitness`函数用于计算种群中每个个体的适应度，`selection`函数用于选择优秀的个体进行下一代繁殖，`crossover`函数用于实现交叉操作，`mutation`函数用于实现变异操作。这些函数的具体实现需要根据具体的问题进行编写。