基于遗传算法的柔性生产调度问题求解——GA-FJSP
柔性生产调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSP)是制造业中重要的决策问题之一。在制造业中,生产调度的目标是最小化完成所有作业的工期。然而,由于资源有限,调度面临着许多约束条件,例如机器容量,人员安排和时间窗口等问题。这些条件使得FJSP成为了一个NP难问题。
为了解决FJSP问题,本文使用遗传算法进行求解。遗传算法是模拟自然界进化过程的一种优化算法,具有全局优化能力和收敛速度快的特点。
本文所用程序采用MATLAB编写,并使用遗传算法工具箱。具体实现过程如下:
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初始化种群:设置种群大小、每个染色体的基因组长度和基因取值范围,对每个染色体进行随机初始化。
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适应度函数:将每个染色体转换成车间调度序列,并计算该调度方案的工期。适应度函数采用总工期作为评价指标,即目标为最小化总工期。
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选择操作:基于轮盘赌选择策略,按照适应度函数值的大小选择优良个体进行交叉和变异。
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交叉操作:随机选择两个染色体进行交叉操作,生成两个新的染色体作为下一代种群的基因。
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变异操作:随机选择一个染色体进行变异操作,改变其中的某一位基因值。
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终止条件:当达到设定的最大迭代次数或者满足停止条件(例如最小目标值达到一定精度)时停止迭代并输出结果。
以下是MATLAB代码实现:
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