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相比于传统作业车间，柔性车间作业调度的调度任务不仅要确定工序的加工顺序，而且需要确定每道工序的机器分配。比如，确定了O21->O22->O11->O23->O12->O13的加工顺序，我们并不能相应工序的加工机器，所以还应该确定对应的[M1、M3、M5]->[M1、M2、M3]->[M1、M2、M3、M4、M5]->[M2、M3、M4、M5]->[M2、M4]->[M1、M3、M4、M5]的机器组合。调度的目的还是总的完工时间最短（也可以是其他目标，比如机器最大负荷最短、总的机器负荷最短）
clear
global mac_num;
global job;
global mac;
gnmax=50;%最大代数
pc=0.8; %交叉概率
pm=0.2; %变异概率
[job,mac_num]=read_data(‘data.xlsx’);
mac=creat_machine(mac_num);
pop_size=10;
pop=inipop(pop_size);
best_time=[];
mean_time=[];
best_pop=[];
generation=1;
while generation<=gnmax
father_pool=choose_father(pop,pop_size);
child_cross=cross_pox(father_pool,pc);
child_mut=mutation_exchange(child_cross,pm);
[~,best_time(end+1),best_pop_n,f]=choose_prob(child_mut);
mean_time(end+1)=mean(f);
best_pop(end+1,:)=child_mut(best_pop_n,:);
generation=generation+1;
end
[minst_time,minst_n]=min(best_time);
draw_gantt(best_pop(minst_n,:));
figure(2);
plot(best_time,‘r’); hold on;
plot(mean_time,‘b’);grid;
title(‘搜索过程’);
legend(‘最优解’,‘平均解’);
fprintf(‘遗传算法得到的最短时间:%.2f
’,minst_time);
function child=cross_pox(father_pool,pc)
global job;
job_n=length(job);
job_length=size(father_pool,2)/2;
child=zeros(size(father_pool));
for i=1:2:size(father_pool,1)
if rand<pc
%job段交叉
cross_job=find(rand(1,job_n)>0.5);
while length(cross_job)job_n || isempty(cross_job)%交叉的工件集合为全部工件，则相当于二者互换位置，无交叉工件则相当于没有交叉
cross_job=find(rand(1,job_n)>0.5);
end
k1=1;%指针，k1用于child1从father2中取编码
k2=1;
for j=1:job_length
if ismember(father_pool(i,j),cross_job)
child(i,j)=father_pool(i,j);
else
while ismember(father_pool(i+1,k1),cross_job)
k1=k1+1;
end
child(i,j)=father_pool(i+1,k1);
k1=k1+1;
end
if ismember(father_pool(i+1,j),cross_job)
child(i+1,j)=father_pool(i+1,j);
else
while ismember(father_pool(i,k2),cross_job)
k2=k2+1;
end
child(i+1,j)=father_pool(i,k2);
k2=k2+1;
end
end
%mac段交叉
% mac_cross=rand(1,job_length)>0.5;
% child(i,mac_cross)=father_pool(i,mac_cross);
% child(i+1,mac_cross)=father_pool(i+1,mac_cross);
% child(i,mac_cross)=father_pool(i+1,mac_cross0);
% child(i+1,mac_cross)=father_pool(i,mac_cross==0);
for j=job_length+1:job_length*2
if rand>0.5
child(i,j)=father_pool(i,j);
child(i+1,j)=father_pool(i+1,j);
else
child(i,j)=father_pool(i+1,j);
child(i+1,j)=father_pool(i,j);
end
end
else
child(i,:)=father_pool(i,:);
child(i+1,:)=father_pool(i+1,:);
end
end
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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5 无人机应用方面
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9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长