【改进遗传-退火算法求解车辆路径问题MATLAB】（代码+测试集）

算法主要步骤： tic;    %算法控制参数         pop=120;%%120         maxGeneration=200;%360 500         a= 0;         p2=0.25;         p1=p2;         p4=(1-(p1+p2))/2;         p3=p4;         inLooNum=10;%每个温度迭代次数 20!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!         customerQty=size(demand,1)-1;%客户点         temp=0.025; %         种群定义和初始化         chromes=initChrome(pop, customerQty);         [b,chromes]=seeChromes(chromes);         %结果存储         nowFitnesses=getFitnesses(chromes,nowDist,capacity,demand);

【GA算法求解混合流水车间问题+甘特图】

%Step 1 问题相关数据初始化 %Step 2 算法参数初始化 %Step 3 种群初始化 %step 4 根据单一染色体获得其详细的调度方案 %生成机器基础表 %获取可用机器编码 %依次为jobSeq中的作业安排当前的机器及开工、完工时间 %获取这些可用机器中最早可用机器编码 %根据可用机器的最早可用时间和当前作业的最早可用时间确定该作业在该到工序上的开工，完工时间 %更新作业和机器的可用时间