目錄

1.程序功能描述

2.測(cè)試軟件版本以及運(yùn)行結(jié)果展示

3.核心程序

4.本算法原理

4.1遺傳算法與模擬退火算法簡(jiǎn)介

4.2 GSAHO算法應(yīng)用于JSSP

5.完整程序

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1.程序功能描述

? ? ? ? 車間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題（Job Shop Scheduling Problem, JSSP）是一種典型的生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題，旨在確定一系列作業(yè)在多個(gè)并行工作中心上的加工順序和起止時(shí)間，以最小化總完成時(shí)間、最大完工時(shí)間、機(jī)器閑置時(shí)間等目標(biāo)。

2.測(cè)試軟件版本以及運(yùn)行結(jié)果展示

MATLAB2022a版本運(yùn)行

3.核心程序

............................................................................... % 交叉操作Pop0{j2}=func_cross(Bestp{j2},Pop0{j2},l2,l1);Pop0{j2}=func_cross(bestparticle1,Pop0{j2},l4,l3); end Fitjob=[Fitjob,minval];if jj == 1[x1,x2,x3]=func_decode2(bestparticle,Mjob,Mt,Nmach);disp('迭代1次時(shí)，最小流動(dòng)時(shí)間，最大完工時(shí)間，最小間隙時(shí)間')[x1,x2,x3]figurefunc_gant(bestparticle,Pop0Long,Mjob,Mt,x2);title('迭代1次時(shí)甘特圖');endif jj == 10[x1,x2,x3]=func_decode2(bestparticle,Mjob,Mt,Nmach);disp('迭代10次時(shí)，最小流動(dòng)時(shí)間，最大完工時(shí)間，最小間隙時(shí)間')[x1,x2,x3]figurefunc_gant(bestparticle,Pop0Long,Mjob,Mt,x2);title('迭代10次時(shí)甘特圖');endif jj == 500[x1,x2,x3]=func_decode2(bestparticle,Mjob,Mt,Nmach);disp('迭代500次時(shí)，最小流動(dòng)時(shí)間，最大完工時(shí)間，最小間隙時(shí)間')[x1,x2,x3]figurefunc_gant(bestparticle,Pop0Long,Mjob,Mt,x2);title('迭代500次時(shí)甘特圖');end
endfigure;
plot(Fitjob);
xlabel('迭代次數(shù)');
ylabel('適應(yīng)度收斂曲線');
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4.本算法原理

4.1遺傳算法與模擬退火算法簡(jiǎn)介

? ? ? ? 遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）是一種基于自然選擇和遺傳機(jī)制的全局搜索算法。其主要組成部分包括：

• 編碼（Encoding）：將作業(yè)調(diào)度問(wèn)題轉(zhuǎn)化為基因型表示，如作業(yè)列表、工序順序、工作中心分配等信息。

• 種群初始化（Population Initialization）：創(chuàng)建一個(gè)包含多個(gè)個(gè)體（作業(yè)調(diào)度方案）的初始種群。

• 適應(yīng)度評(píng)估（Fitness Evaluation）：根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)（如總完成時(shí)間）計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值。

• 遺傳操作（Genetic Operators）：包括選擇、交叉（Crossover）、變異（Mutation），用于生成下一代種群。

• 終止條件（Termination Criteria）：設(shè)定最大迭代次數(shù)、收斂閾值等，決定算法何時(shí)停止。

? ? ? ?模擬退火算法（Simulated Annealing, SA）模擬固體材料在冷卻過(guò)程中的退火現(xiàn)象，實(shí)現(xiàn)概率性接受非改進(jìn)解以跳出局部最優(yōu)。其主要步驟包括：

• 狀態(tài)轉(zhuǎn)移（State Transition）：基于當(dāng)前解生成一個(gè)鄰域解。

• 接受概率（Acceptance Probability）：

• 溫度更新（Temperature Update）：隨著迭代過(guò)程，逐步降低溫度T，遵循降溫策略如指數(shù)降溫：

  Tt+1?=αTt?

  其中，α是冷卻系數(shù)，通常取值在(0 < α<1)之間。

4.2 GSAHO算法應(yīng)用于JSSP

編碼：采用作業(yè)列表表示法（Job-List Representation），每個(gè)個(gè)體由n個(gè)子串組成，每個(gè)子串代表一個(gè)作業(yè)，子串內(nèi)部按照工序順序排列。例如，I = [i_1, i_2, ..., i_n]，其中i_j = [o_{j1}, o_{j2}, ..., o_{jm_j}]，o_{jk}表示作業(yè)j的第k道工序在工作中心上的起始時(shí)間。

適應(yīng)度函數(shù)：根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)定義適應(yīng)度函數(shù)。以最小化最大完工時(shí)間（Makespan）為例，適應(yīng)度函數(shù)為：

其中，C_{max}為最大完工時(shí)間，p_{jk}為作業(yè)j的第k道工序的加工時(shí)間，t_{jk}為其等待時(shí)間（由調(diào)度決定）。

遺傳操作：采用輪盤賭選擇、部分匹配交叉（PMX）和單點(diǎn)變異等遺傳算子。

模擬退火：在遺傳算法的基礎(chǔ)上，引入模擬退火過(guò)程，每次迭代后以一定的接受概率接受非改進(jìn)解，以增加種群的多樣性并避免早熟收斂。

5.完整程序

VVV