原理

柔性車間調(diào)度問題是在考慮到各種資源的約束下，將任務(wù)分配給機(jī)器以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)計(jì)劃的最優(yōu)化問題。遺傳算法是一種啟發(fā)式優(yōu)化算法，能夠在解決復(fù)雜的優(yōu)化問題上具有很高效率和適用性。

下面是一種基于 Matlab 的遺傳算法求解柔性車間調(diào)度問題的大致流程：

定義柔性車間調(diào)度問題的目標(biāo)函數(shù)，并將其編寫為 Matlab 函數(shù)。在這個(gè)過程中，需要定義目標(biāo)函數(shù)所需的輸入參數(shù)（例如工件列表、設(shè)備清單、工藝路線等），并確定輸出結(jié)果（例如完成時(shí)間、效率等）。

設(shè)計(jì)適合柔性車間調(diào)度問題的遺傳算法。這包括選擇合適的遺傳進(jìn)化操作（如交叉、變異、選擇等），確定種群大小和終止條件，以及設(shè)置遺傳算法的其他參數(shù)。

編寫 Matlab 程序，調(diào)用遺傳算法和目標(biāo)函數(shù)。在每次遺傳進(jìn)化操作中，程序會(huì)根據(jù)當(dāng)前種群的適應(yīng)度值，采用選擇、交叉和變異等操作生成新的種群，并對(duì)其進(jìn)行評(píng)估和排序。這樣，直到達(dá)到終止條件為止，程序會(huì)一直進(jìn)行遺傳進(jìn)化操作。

分析遺傳進(jìn)化得到的最優(yōu)解。一旦程序達(dá)到終止條件，它會(huì)輸出遺傳進(jìn)化過程中的最優(yōu)解，并對(duì)其進(jìn)行分析和評(píng)估。這包括查看最優(yōu)解的完成時(shí)間、效率等，并通過比較與其他算法或手工調(diào)度方法的比較來驗(yàn)證算法的有效性。

需要注意的是，在使用遺傳算法求解車間調(diào)度問題時(shí)，選擇適當(dāng)?shù)木幋a方式和計(jì)算機(jī)配置也非常重要。對(duì)于復(fù)雜問題，可能需要運(yùn)用混合算法或并行計(jì)算等技術(shù)以提高求解效率。

實(shí)現(xiàn)

由于柔性車間調(diào)度問題的具體定義和要求因企業(yè)或行業(yè)而異，故在這里無法提供完整的代碼實(shí)現(xiàn)。但是，下面將提供一個(gè)基本的 Matlab 遺傳算法框架，可供參考和修改。

%1.定義柔性車間調(diào)度問題的目標(biāo)函數(shù)
function[fitness,finish_time]=f_FJSSP(individual,job_list,machine_list,process_times)
%individual:染色體序列，表示每個(gè)工件被安排到哪些機(jī)器上進(jìn)行加工
%job_list:工件列表，包括每個(gè)工件的名稱、加工順序等信息
%machine_list:設(shè)備清單，包括每個(gè)設(shè)備的名稱、能力等信息
%process_times:工件在不同設(shè)備上的加工時(shí)間

n_jobs=size(job_list,1);
n_machines=size(machine_list,1);

%將染色體轉(zhuǎn)換為工序矩陣，方便進(jìn)行計(jì)算
seq_matrix=reshape(individual,n_machines,n_jobs)';

%初始化各機(jī)器的空閑時(shí)間
machine_time=zeros(1,n_machines);

%計(jì)算各工件完成時(shí)間和生產(chǎn)效率
job_finish_time=zeros(1,n_jobs);
fori=1:n_jobs
forj=1:n_machines
machine_id=seq_matrix(i,j);
job_time=process_times{i,machine_id};
machine_time(machine_id)=max(machine_time(machine_id),job_finish_time(i));
job_finish_time(i)=machine_time(machine_id)+job_time;
end
end

%計(jì)算適應(yīng)度值，這里采用了工件完成時(shí)間的倒數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)，即完成時(shí)間越短，適應(yīng)度越高
finish_time=max(job_finish_time);
fitness=1/finish_time;
end

%2.定義遺傳算法參數(shù)和函數(shù)
pop_size=50;%種群大小
n_generations=100;%進(jìn)化代數(shù)

%染色體長(zhǎng)度，表示每個(gè)工件被安排到哪些機(jī)器上進(jìn)行加工
n_chromosomes=n_jobs*n_machines;

%遺傳算法操作函數(shù)，包括選擇、交叉和突變
selection_func=@selection_tournament;%選擇函數(shù)
crossover_func=@crossover_onepoint;%交叉函數(shù)
mutation_func=@mutation_uniform;%變異函數(shù)

%遺傳算法優(yōu)化函數(shù)
[best_individual,best_fitness]=ga(@(x)f_FJSSP(x,job_list,machine_list,process_times),...
n_chromosomes,[],[],[],[],zeros(1,n_chromosomes),ones(1,n_chromosomes),...
selection_func,crossover_func,mutation_func,[],pop_size,[],[],[],[],n_generations);

%輸出最優(yōu)解和適應(yīng)度
disp('最優(yōu)解：');
disp(best_individual);
disp('適應(yīng)度：');
disp(best_fitness);