하이브리드 플로우샵 스케줄링 문제를 최적화하기 위한 MATLAB 기반 유전 알고리즘

하이브리드 플로우샵 스케줄링 문제를 최적화하기 위한 MATLAB 기반 유전 알고리즘

하이브리드 플로우 숍 스케줄링 문제는 작업장 생산에서 흔히 발생하는 최적화 문제로, 작업 순서와 기계 할당을 합리적으로 배열하여 생산 효율성을 극대화하고 생산 비용을 줄이는 것을 목표로 합니다. 이 기사에서는 MATLAB을 사용하여 하이브리드 플로우샵 스케줄링 문제를 해결하기 위한 유전 알고리즘을 작성하는 방법을 소개하고 해당 소스 코드를 제공합니다.

문제 설명:
여러 워크스테이션(기계)과 처리할 작업 배치로 구성된 하이브리드 흐름 공장이 있다고 가정합니다. 각 워크스테이션에는 일정량의 처리 능력과 처리 시간이 있으며, 각 작업에는 특정한 처리 요구 사항과 우선 순위가 있습니다. 작업 현장 전체의 생산성을 극대화하려면 작업을 우선순위에 따라 처리하고 워크스테이션에 분산시켜야 합니다.

유전자 알고리즘의 기본 원리:
유전자 알고리즘은 생물학적 진화의 원리를 바탕으로 자연 선택, 교차, 돌연변이 등의 메커니즘을 시뮬레이션하여 최적의 해를 찾는 최적화 알고리즘입니다. 하이브리드 플로우 샵 스케줄링 문제에서 작업 순서는 염색체로 간주될 수 있으며 각 작업은 염색체의 유전자에 해당합니다. 유전자 알고리즘은 염색체에 대한 교차 및 돌연변이 연산을 수행하여 새로운 염색체를 생성하고, 염색체의 적합도에 따라 그 품질을 평가하여 점차적으로 솔루션의 품질을 최적화합니다.

MATLAB 코드 구현:
다음은 MATLAB으로 작성된 유전 알고리즘을 이용하여 하이브리드 플로우샵 스케줄링 최적 문제를 해결하기 위한 소스 코드이다.

% 初始化参数
populationSize = 50; % 种群大小
maxGenerations = 100