基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图

本文主要是介绍基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

5.完整程序

1.程序功能描述

基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图和优化收敛曲线。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

3.核心程序

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[Xs,ff] = func_initial(T,Npop);
fout    = zeros(Iters,1);       for i = 1:Itersi[ff,I] = sort(ff,'descend');Xs     = Xs(I,:);Pmax   = Xs(1,:);Fmax   = ff(1);%子种群for j = 1:Pop_nPops              = Xs(j:Pop_n:end,:);            ff_               = ff(j:Pop_n:end,:);[Popss,F3]        = func_FLA(T,Pops,ff_,Pmax,Fmax);Xs(j:Pop_n:end,:) = Popss;ff(j:Pop_n:end,:) = F3;end% 进化结果评估[Xsolve,ybest]  = func_Eval(Xs,ff);fout(i)         = -mean(ybest);
endfigure
[Fouts,Etime] = func_fitness(T,Xsolve);
Stime         = Etime-T(:,Xsolve); % 开始时间
fval          = -Fouts;
M1            = size(T,1);    % 行数M1为机器数
NX            = length(Xsolve);    % 列数NX为工件数
for i = 1:M1for j = 1:NXx1 = Stime(i,j);x2 = Etime(i,j);y1 = i-1;y2 = i-0.05;fill([x1 x2 x2 x1],[y1 y1 y2 y2],[0,1,0]);text(x1*0.55+x2*0.45,(y1+y2)/2,[num2str(Xsolve(j))],'Fontsize',8,'Color','k');hold on;endtext(-0.8,(y1+y2)/2,['机器 ',num2str(i)],'Fontsize',8,'Color','k');
endhold off; 
xlabel('时间'); 
set(gca,'ytick',[],'YDir','reverse','Color',[1 1 1]);
axis([0 fval 0 M1-0.05]);
title(['工件数:',num2str(NX),', 机器数:',num2str(M1),', 最优值:',num2str(fval)]);figure;
plot(1:Iters,fout(1:end),'b-o'); 
grid on;
xlabel('进化代数'); 
ylabel('适应度');
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4.本算法原理

车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSSP）是制造业中非常关键的一类优化问题。它涉及到多个工件在多个机器上的加工顺序安排，目标通常是最小化完成所有工件的总时间，即最小化最大完工时间（Makespan）。由于JSSP具有NP难的特性，传统的优化方法往往难以在合理时间内找到最优解。因此，启发式算法和元启发式算法成为了解决这类问题的主流方法。