流水线车间生产调度的遗传算法MATLAB源代码Word格式文档下载.docx
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%Y1p最优方案中，各工件各工序的开始时刻，可根据它绘出甘特图
%Y2p最优方案中，各工件各工序的结束时刻，可根据它绘出甘特图
%Y3p最优方案中，各工件各工序使用的机器编号
%Xp最优决策变量的值，决策变量是一个实数编码的m×
n矩阵
%LC1收敛曲线1，各代最优个体适应值的记录
%LC2收敛曲线2，各代群体平均适应值的记录
%最后，程序还将绘出三副图片：
两条收敛曲线图和甘特图（各工件的调度时序图）
%第一步：
变量初始化
[m,n]=size（T）;
%m是总工件数，n是总工序数
Xp=zeros（m,n）;
%最优决策变量
LC1=zeros（1,M）;
%收敛曲线1
LC2=zeros（1,N）;
%收敛曲线2
%第二步：
随机产生初始种群
farm=cell（1,N）;
%采用细胞结构存储种群
fork=1:
N
X=zeros（m,n）;
forj=1:
n
fori=1:
m
X（i,j）=1+（P（j）-eps）*rand;
end
end
farm{k}=X;
end
counter=0;
%设置迭代计数器
whilecounter<
M%停止条件为达到最大迭代次数
%第三步：
交叉
newfarm=cell（1,N）;
%交叉产生的新种群存在其中
Ser=randperm（N）;
fori=1:
2:
（N-1）
A=farm{Ser（i）};
%父代个体
Manner=unidrnd
（2）;
%随机选择交叉方式
ifManner==1
cp=unidrnd（m-1）;
%随机选择交叉点
%双亲双子单点交叉
a=[A（1:
cp,:
）;
B（（cp+1）:
m,:
）];
%子代个体
b=[B（1:
A（（cp+1）:
else
cp=unidrnd（n-1）;
b=[B（:
1:
cp）,A（:
（cp+1）:
n）];
newfarm{i}=a;
%交叉后的子代存入newfarm
newfarm{i+1}=b;
%新旧种群合并
FARM=[farm,newfarm];
%第四步：
选择复制
FITNESS=zeros（1,2*N）;
fitness=zeros（1,N）;
plotif=0;
（2*N）
X=FARM{i};
Z=COST（X,T,P,plotif）;
%调用计算费用的子函数
FITNESS（i）=Z;
%选择复制采取两两随机配对竞争的方式，具有保留最优个体的能力
Ser=randperm（2*N）;
f2=FITNESS（Ser（2*i））;
iff1<
=f2
farm{i}=FARM{Ser（2*i-1）};
fitness（i）=FITNESS（Ser（2*i-1））;
farm{i}=FARM{Ser（2*i）};
%记录最佳个体和收敛曲线
minfitness=min（fitness）
meanfitness=mean（fitness）
LC1（counter+1）=minfitness;
%收敛曲线1，各代最优个体适应值的记录
LC2（counter+1）=meanfitness;
%收敛曲线2，各代群体平均适应值的记录
pos=find（fitness==minfitness）;
Xp=farm{pos
（1）};
%第五步：
变异
ifPm>
rand;
%变异概率为Pm
X=farm{i};
I=unidrnd（m）;
J=unidrnd（n）;
X（I,J）=1+（P（J）-eps）*rand;
farm{i}=X;
farm{pos
（1）}=Xp;
counter=counter+1
%输出结果并绘图
figure
（1）;
plotif=1;
X=Xp;
[Zp,Y1p,Y2p,Y3p]=COST（X,T,P,plotif）;
figure
（2）;
plot（LC1）;
figure（3）;
plot（LC2）;
function[Zp,Y1p,Y2p,Y3p]=COST（X,T,P,plotif）
%JSPGA的内联子函数，用于求调度方案的Makespan值
%X调度方案的编码矩阵，是一个实数编码的m×
%plotif是否绘甘特图的控制参数
%Y1p最优方案中，各工件各工序的开始时刻
%Y2p最优方案中，各工件各工序的结束时刻
[m,n]=size（X）;
Y1p=zeros（m,n）;
Y2p=zeros（m,n）;
Y3p=zeros（m,n）;
计算第一道工序的安排
Q1=zeros（m,1）;
Q2=zeros（m,1）;
R=X（:
1）;
%取出第一道工序
Q3=floor（R）;
%向下取整即得到各工件在第一道工序使用的机器的编号
%下面计算各工件第一道工序的开始时刻和结束时刻
fori=1:
P
（1）%取出机器编号
pos=find（Q3==i）;
%取出使用编号为i的机器为其加工的工件的编号
lenpos=length（pos）;
iflenpos>
=1
Q1（pos
（1））=0;
iflenpos>
=2
forj=2:
lenpos
Q1（pos（j））=Q2（pos（j-1））;
Q2（pos（j））=Q2（pos（j-1））+T（pos（j）,1）;
end
Y1p（:
1）=Q1;
Y3p（:
1）=Q3;
%第三步：
计算剩余工序的安排
fork=2:
R=X（:
k）;
%取出第k道工序
Q3=floor（R）;
%向下取整即得到各工件在第k道工序使用的机器的编号
%下面计算各工件第k道工序的开始时刻和结束时刻
P（k）%取出机器编号
pos=find（Q3==i）;
lenpos=length（pos）;
EndTime=Y2p（pos,k-1）;
%取出这些机器在上一个工序中的结束时刻
POS=zeros（1,lenpos）;
%上一个工序完成时间由早到晚的排序
forjj=1:
POS（jj）=ppp
（1）;
EndTime（ppp
（1））=Inf;
end
%根据上一个工序完成时刻的早晚，计算各工件第k道工序的开始时刻和结束时刻
Q1（pos（POS
（1）））=Y2p（pos（POS
（1））,k-1）;
Q2（pos（POS
（1）））=Q1（pos（POS
（1）））+T（pos（POS
（1））,k）;
%前一个工件的结束时刻
iflenpos>
forj=2:
Q1（pos（POS（j）））=Y2p（pos（POS（j））,k-1）;
%预定的开始时刻为上一个工序的结束时刻
ifQ1（pos（POS（j）））<
Q2（pos（POS（j-1）））%如果比前面的工件的结束时刻还早
Q1（pos（POS（j）））=Q2（pos（POS（j-1）））;
end
end
Y1p（:
k）=Q1;
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