车间作业调度问题遗传算法Matlab源码
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2013-11-25
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function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P)
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%# JSPGA.m
%# 车间作业调度问题遗传算法
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%# 输入参数列表
%# M###### 遗传进化迭代次数
%# N###### 种群规模(取偶数)
%# Pm##### 变异概率
%# T###### m×n 的矩阵，存储 m 个工件 n 个工序的加工时间
%# P###### 1×n 的向量，n 个工序中，每一个工序所具有的机床数目
%# 输出参数列表
%# Zp##### 最优的 Makespan 值
%# 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
for k=1:N
### X=zeros(m,n);
### for j=1:n
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