【車間調(diào)度】基于遺傳算法求解復(fù)雜車間調(diào)度問題含Matlab代碼
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在現(xiàn)代制造業(yè)中，車間調(diào)度是一個關(guān)鍵的問題。它涉及到如何合理安排機(jī)器、工人和工作任務(wù)，以最大程度地提高生產(chǎn)效率和資源利用率。然而，由于車間調(diào)度問題的復(fù)雜性，傳統(tǒng)的方法往往無法有效地解決這個問題。因此，基于遺傳算法的車間調(diào)度方法成為了一個備受關(guān)注的研究領(lǐng)域。
遺傳算法是一種模擬自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法。它通過模擬生物進(jìn)化過程中的遺傳、交叉和變異等操作，來搜索最優(yōu)解。在車間調(diào)度問題中，遺傳算法可以用來尋找最優(yōu)的工作任務(wù)分配方案，以及最優(yōu)的工作順序。
在使用遺傳算法解決車間調(diào)度問題時，首先需要定義適應(yīng)度函數(shù)。適應(yīng)度函數(shù)用來評估每個個體（即工作任務(wù)分配方案）的優(yōu)劣程度。一般來說，適應(yīng)度函數(shù)應(yīng)考慮到生產(chǎn)效率、資源利用率和工作任務(wù)的優(yōu)先級等因素。通過適應(yīng)度函數(shù)的評估，可以對每個個體進(jìn)行排序，并選擇出優(yōu)秀的個體進(jìn)行進(jìn)一步的遺傳操作。
遺傳算法中的遺傳操作包括選擇、交叉和變異。選擇操作是根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)的評估結(jié)果，選擇出適應(yīng)度較高的個體作為下一代的父代。交叉操作是將兩個父代個體的染色體進(jìn)行交換，以產(chǎn)生新的子代個體。變異操作是對染色體中的基因進(jìn)行隨機(jī)變化，以增加種群的多樣性。通過不斷地進(jìn)行遺傳操作，遺傳算法可以逐漸搜索到最優(yōu)解。
然而，車間調(diào)度問題的復(fù)雜性導(dǎo)致了遺傳算法的應(yīng)用難度。在實(shí)際應(yīng)用中，需要考慮到多個因素的影響，如機(jī)器的可用性、工人的技能水平、工作任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)性等。這些因素會增加問題的約束條件，使得遺傳算法的搜索空間變得更加龐大。因此，為了提高遺傳算法的求解效率，研究人員提出了各種改進(jìn)的方法，如精英保留策略、動態(tài)調(diào)整參數(shù)和多目標(biāo)優(yōu)化等。
總結(jié)而言，基于遺傳算法的車間調(diào)度方法是一種有效解決復(fù)雜車間調(diào)度問題的技術(shù)。通過定義適應(yīng)度函數(shù)和進(jìn)行遺傳操作，可以逐步搜索到最優(yōu)的工作任務(wù)分配方案和工作順序。然而，由于問題的復(fù)雜性，仍然需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)，以提高算法的求解效率和準(zhǔn)確性。相信隨著技術(shù)的發(fā)展和研究的深入，基于遺傳算法的車間調(diào)度方法將在實(shí)際生產(chǎn)中得到廣泛應(yīng)用，并為制造業(yè)帶來更大的效益。
?? 部分代碼
clearclcclose allgongjian_1=[11 1 16;12 2 25;13 3 12];gongjian_2=[21 1 10;22 2 17;23 3 22];gongjian_3=[31 1 12;32 2 15;33 3 10;34 2 18];%--------------------------種群初始化------------------------------------%seed=[1 1 1 2 2 2 3 3 3 3];%種子seed_length=length(seed);Chrom=zeros(10,seed_length);%預(yù)定義零矩陣，用于存數(shù)20個染色體 NIND=size(Chrom,1);%種群大小10 WNumber=size(Chrom,2);%染色體長度為12 XOVR=0.2;%交叉概率=0.2 MUTR=0.03;for i=1:NIND ? ?Chrom(i,:)=seed(randperm(numel(seed)));%生成染色體并賦到矩陣各行end time_opt=zeros(NIND,200);% 預(yù)定義20*100的矩陣存儲100代種群中的各個個體時間 generations=200; %% 迭代開始for generation=1:generationsfor ii=1:WNumber ? ?B=A{ii}; ? ?x=B(1,[3 3 4 4]); ? ?y=B(1,1)+[-w/2 w/2 w/2 -w/2]; ? ?p=patch('xdata',x,'ydata',y,'facecolor','none','edgecolor','k'); ? ?text(B(1,3)+1,B(1,1),num2str(B(1,2)));endxlabel('processing time(s)');ylabel('Machine');axis([0 ?T_MAX+5 0.5 3.5]);set(gca,'Box','on')
?? 運(yùn)行結(jié)果
?? 參考文獻(xiàn)
[1] 李玉賢.利用單親遺傳算法求解作業(yè)車間調(diào)度問題[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì), 2013(10):2.DOI:CNKI:SUN:NMKJ.0.2013-10-048.
[2] 陳浩哲,王晨升,朱宏波,等.一種基于遺傳算法的作業(yè)車間調(diào)度問題的解決方案[J].? 2018.
