function chroms = mutation(chroms,total_op_num,Pm,num_machine,e,num_job,num_op,operation_machine,operation_time)
%% 针对工序码,设计变邻域变异
for i=1:size(chroms,1)
if Pm>rand
chrom=chroms(i,:);
chrom_best=[];
Z_best=[];
tau_min=2;
tau_max=4;
for tau=tau_min:tau_max
% 选择tau个不同位置、代表不同工件的基因
job=randperm(num_job,tau); % 选择的工件
job_ind=zeros(1,tau); % 工件的位置
for j=1:tau
temp=find(chrom(1:total_op_num)==job(j));
jj=randperm(num_op(job(tau)),1);
job_ind(j)=temp(jj);
end
% tau个位置的全排列(索引)
ind=perms(1:tau);
% 评价当前邻域中最优个体
Z=zeros(1,length(ind));
chrom_neigh=[]; % 邻域解
for k=1:length(ind)
chrom1=chrom;
chrom1(job_ind)=job(ind(k,:));
chrom1(total_op_num+job_ind)=chrom(total_op_num+job_ind(ind(k,:)));
chrom1(total_op_num*2+job_ind)=chrom(total_op_num*2+job_ind(ind(k,:)));
chrom_neigh=[chrom_neigh;chrom1];
[Z(k),~,~] = fitness(chrom1,num_machine,e,num_job,num_op);
end
% 更新当前解
[val,ii]=min(Z);
Z_best=[Z_best,val];
chrom_best=[chrom_best;chrom_neigh(ii,:)];
end
[~,ii]=min(Z_best);
chroms(i,:)=chrom_best(ii,:);
end
end
%% 针对机器码,设计单点变异,即替换可选机器
for i=1:size(chroms,1)
if Pm>rand
chrom=chroms(i,:);
ind=randperm(total_op_num,1); % 随机选择的位置
job=chrom(ind); % 所选工件
job_ind=find(chrom(1:total_op_num)==job);
op=find(job_ind==ind); % 所选位置的工序
machines=operation_machine{job}{op}; % 对应的加工机器集
times=operation_time{job}{op}; % 对应的加工时间集
if length(machines)>1
ii=randperm(length(machines)-1,1);
ind1=find(machines==chrom(total_op_num+ind));
machines(ind1)=[];
times(ind1)=[];
chrom(total_op_num+ind)=machines(ii);
chrom(total_op_num*2+ind)=times(ii);
end
chroms(i,:)=chrom;
end
end
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车间调度基于matlab遗传算法求解车间调度问题【含Matlab源码 1396期】.zip
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2021-12-26
15:24:32
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【车间调度】基于matlab遗传算法求解车间调度问题【含Matlab源码 1396期】.zip (11个子文件)
【车间调度】基于matlab遗传算法求解车间调度问题【含Matlab源码 1396期】
main.m 2KB
selection.m 294B
update_chroms.m 344B
fitness.m 2KB
运行结果1.jpg 33KB
mutation.m 2KB
initialization.m 931B
data.mat 2KB
运行结果3.PNG 23KB
运行结果2.jpg 32KB
crossover.m 2KB
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