JSPGA
更新时间:2024-03-26 23:57:01 阅读量: 综合文库 文档下载
车间作业调度问题遗传算法通用Matlab程序
function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P) %-------------------------------------------------------------------------- % JSPGA.m
% 车间作业调度问题遗传算法
%-------------------------------------------------------------------------- % 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 for i=1:m
X(i,j)=1+(P(j)-eps)*rand; end end
farm{k}=X; end
counter=0;%设置迭代计数器 while counter
%第三步:交叉
newfarm=cell(1,N);%交叉产生的新种群存在其中 Ser=randperm(N); for i=1:2:N-1)
A=farm{Ser(i)};%父代个体
B=farm{Ser(i+1)};
Manner=unidrnd(2);%随机选择交叉方式 if Manner==1
cp=unidrnd(m-1);%随机选择交叉点 %双亲双子单点交叉
a=[A(1:cp,:),B((cp+1):m,:)];%子代个体 b=[B(1:cp,:),A((cp+1):m,:)]; else
cp=unidrnd(n-1);%随机选择交叉点
a=[A(:,1:cp),B(:,(cp+1):n)];%双亲双子单点交叉 b=[B(:,1:cp),A(:,(cp+1):n)]; end
newfarm{i}=a;%交叉后的子代存入newfarm newfarm{i+1}=b; end
%新旧种群合并 FARM=[farm,newfarm];
%第四步:选择复制
FITNESS=zeros(1,2*N); fitness=zeros(1,N); plotif=0; for i=1:2*N) X=FARM{i};
Z=COST(X,T,P,plotif);%调用计算费用的子函数
FITNESS(i)=Z; end
%选择复制采取两两随机配对竞争的方式,具有保留最优个体的能力 Ser=randperm(2*N); for i=1:N
f1=FITNESS(Ser(2*i-1)); f2=FITNESS(Ser(2*i)); if f1<=f2
farm{i}=FARM{Ser(2*i-1)}; fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i-1)); else
farm{i}=FARM{Ser(2*i)}; fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i)); end
end
%记录最佳个体和收敛曲线
minfitness=min(fitness) meanfitness=mean(fitness)
LC1(counter+1)=minfitness;%收敛曲线1,各代最优个体适应值的记录 LC2(counter+1)=meanfitness;%收敛曲线2,各代群体平均适应值的记录 pos=find(fitness==minfitness); Xp=farm{pos(1)};
%第五步:变异
for i=1:N
if Pm>rand;%变异概率为Pm X=farm{i}; I=unidrnd(m); J=unidrnd(n);
X(I,J)=1+(P(J)-eps)*rand; farm{i}=X; end end
farm{pos(1)}=Xp;
counter=counter+1 end
%输出结果并绘图
figure(1); plotif=1; X=Xp;
[Zp,Y1p,Y2p,Y3p]=COST(X,T,P,plotif); figure(2); plot(LC1); figure(3); plot(LC2);
function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p]=COST(X,T,P,plotif)
% JSPGA的内联子函数,用于求调度方案的Makespan值 % 输入参数列表
% X 调度方案的编码矩阵,是一个实数编码的m×n矩阵 % 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 % plotif 是否绘甘特图的控制参数 % 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
% Y2p 最优方案中,各工件各工序的结束时刻 % Y3p 最优方案中,各工件各工序使用的机器编号
%第一步:变量初始化
[m,n]=size(X); Y1p=zeros(m,n); Y2p=zeros(m,n); Y3p=zeros(m,n);
%第二步:计算第一道工序的安排
Q1=zeros(m,1); Q2=zeros(m,1);
R=X(:,1);%取出第一道工序
Q3=floor(R);%向下取整即得到各工件在第一道工序使用的机器的编号 %下面计算各工件第一道工序的开始时刻和结束时刻 for i=1:(1)%取出机器编号
pos=find(Q3==i);%取出使用编号为i的机器为其加工的工件的编号 lenpos=length(pos); if lenpos>=1 Q1(pos(1))=0;
Q2(pos(1))=T(pos(1),1); if lenpos>=2 for j=2:lenpos
Q1(pos(j))=Q2(pos(j-1));
Q2(pos(j))=Q2(pos(j-1))+T(pos(j),1); end end end end
Y1p(:,1)=Q1; Y2p(:,1)=Q2; Y3p(:,1)=Q3;
%第三步:计算剩余工序的安排
for k=2:n
R=X(:,k);%取出第k道工序
Q3=floor(R);%向下取整即得到各工件在第k道工序使用的机器的编号 %下面计算各工件第k道工序的开始时刻和结束时刻 for i=1: (k)%取出机器编号
pos=find(Q3==i);%取出使用编号为i的机器为其加工的工件的编号 lenpos=length(pos); if lenpos>=1
POS=zeros(1,lenpos);%上一个工序完成时间由早到晚的排序 for jj=1:lenpos
MinEndTime=min(EndTime);
ppp=find(EndTime==MinEndTime); POS(jj)=ppp(1);
EndTime(ppp(1))=Inf; end
%根据上一个工序完成时刻的早晚,计算各工件第k道工序的开始时刻和结束时刻 if lenpos>=2 for j=2:lenpos
Q1(pos(POS(j)))=Y2p(pos(POS(j)),k-1);%预定的开始时刻为上一个工序的结束时刻 if Q1(pos(POS(j)))
Q1(pos(POS(j)))=Q2(pos(POS(j-1))); end end end end end
Y1p(:,k)=Q1; Y2p(:,k)=Q2; Y3p(:,k)=Q3; end
%第四步:计算最优的Makespan值 Y2m=Y2p(:,n); Zp=max(Y2m);
%第五步:绘甘特图
if plotif for i=1:m for j=1:n
mPoint1=Y1p(i,j); mPoint2=Y2p(i,j); mText=m+1-i;
PlotRec(mPoint1,mPoint2,mText); Word=num2str(Y3p(i,j));
%text(0.5*mPoint1+0.5*mPoint2,mText-0.5,Word); hold on
x1=mPoint1;y1=mText-1; x2=mPoint2;y2=mText-1; x3=mPoint2;y3=mText; x4=mPoint1;y4=mText;
%fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],'r');
fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,0.5,1]);
text(0.5*mPoint1+0.5*mPoint2,mText-0.5,Word); end
end end
function PlotRec(mPoint1,mPoint2,mText) % 此函数画出小矩形 % 输入:
% mPoint1 输入点1,较小,横坐标 % mPoint2 输入点2,较大,横坐标 % mText 输入的文本,序号,纵坐标
vPoint = zeros(4,2) ;
vPoint(1,:) = [mPoint1,mText-1]; vPoint(2,:) = [mPoint2,mText-1]; vPoint(3,:) = [mPoint1,mText]; vPoint(4,:) = [mPoint2,mText];
plot([vPoint(1,1),vPoint(2,1)],[vPoint(1,2),vPoint(2,2)]); hold on ;
plot([vPoint(1,1),vPoint(3,1)],[vPoint(1,2),vPoint(3,2)]); plot([vPoint(2,1),vPoint(4,1)],[vPoint(2,2),vPoint(4,2)]); plot([vPoint(3,1),vPoint(4,1)],[vPoint(3,2),vPoint(4,2)]);
end end
function PlotRec(mPoint1,mPoint2,mText) % 此函数画出小矩形 % 输入:
% mPoint1 输入点1,较小,横坐标 % mPoint2 输入点2,较大,横坐标 % mText 输入的文本,序号,纵坐标
vPoint = zeros(4,2) ;
vPoint(1,:) = [mPoint1,mText-1]; vPoint(2,:) = [mPoint2,mText-1]; vPoint(3,:) = [mPoint1,mText]; vPoint(4,:) = [mPoint2,mText];
plot([vPoint(1,1),vPoint(2,1)],[vPoint(1,2),vPoint(2,2)]); hold on ;
plot([vPoint(1,1),vPoint(3,1)],[vPoint(1,2),vPoint(3,2)]); plot([vPoint(2,1),vPoint(4,1)],[vPoint(2,2),vPoint(4,2)]); plot([vPoint(3,1),vPoint(4,1)],[vPoint(3,2),vPoint(4,2)]);
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