车间调度问题的粒子群算法解决方案

车间调度问题是一个重要的生产优化问题，涉及到在给定的生产资源和约束条件下，如何合理地安排作业顺序和调度时间，以最大程度地提高生产效率和降低成本。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种启发式优化算法，可以用于解决车间调度问题。在本文中，我们将详细介绍如何使用MATLAB实现基于粒子群算法的车间调度问题求解方法，并提供相应的源代码。

1. 车间调度问题建模
   在车间调度问题中，我们需要考虑一组作业（Jobs）和一组机器（Machines）。每个作业都有一个特定的处理时间和一个指定的机器集合，而每台机器一次只能处理一个作业。目标是找到一个作业顺序和调度时间的组合，使得所有作业完成时间最小化。

2. 粒子群算法原理
   粒子群算法基于模拟鸟群或鱼群的行为，通过模拟粒子在搜索空间中的移动来寻找最优解。在算法中，每个粒子代表一个潜在解决方案，而每个粒子的位置和速度表示了解决方案的参数。粒子通过与其他粒子交流信息和个体经验来更新自己的位置和速度，以逐步搜索最优解。

3. MATLAB实现
   下面是一个基于MATLAB的粒子群算法求解车间调度问题的示例代码：

% 参数设置
numParticles = 50; % 粒子数量
maxIterations