基于GRASP算法的MATLAB车间调度优化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现GRASP算法进行车间调度优化，通过随机Min-Min方法生成初始解，并结合变邻域下降算法进行局部改进，有效提升调度方案的效率与质量。

详 情 说 明

基于GRASP算法的车间调度优化系统

项目介绍

本项目实现了一个采用贪婪随机自适应搜索法（GRASP）的优化求解系统，专门针对车间调度、任务分配等组合优化问题。系统通过随机化的最小最小完成时间（Min-Min）算法生成高质量的初始调度方案，并利用变邻域下降（VND）算法进行局部优化改进，能够在保证解的质量的同时有效维持解的多样性，适用于复杂的资源约束环境。

功能特性

• 贪婪随机化构造：采用随机化的Min-Min算法生成初始解，通过引入随机性避免陷入局部最优
• 变邻域下降优化：集成多种邻域结构进行局部搜索，能够系统性地探索解空间
• 自适应机制：根据搜索效果动态调整贪婪参数和邻域选择策略，提升算法适应性
• 全面性能分析：提供详细的性能指标和统计报告，支持算法效果的量化评估

使用方法

输入数据准备

1. 任务矩阵：准备n×m的矩阵，表示n个任务在m台机器上的处理时间
2. 资源约束：定义各机器的可用时间窗和容量限制
3. 算法参数：设置最大迭代次数、贪婪参数α值、邻域结构集合等参数
4. 随机种子：指定随机数生成器种子，确保结果可重复性

运行优化

执行主程序文件启动优化过程，系统将自动完成以下步骤：

• 生成初始调度方案
• 执行GRASP优化迭代
• 输出优化结果和分析报告

结果输出

系统将生成以下输出内容：

• 最优调度方案：包括任务到机器的分配序列及其开始/结束时间
• 收敛曲线：展示每次迭代的最优解变化趋势
• 性能指标：最大完成时间（makespan）、计算时间、收敛代数等
• 统计报告：多次运行的均值、方差和置信区间分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度逻辑，涵盖了GRASP算法的完整执行流程，包括任务数据的读取与验证、算法参数的初始化配置、贪婪随机化构造阶段的解生成机制、变邻域下降优化的多邻域搜索策略、自适应参数的动态调整逻辑，以及最终结果的综合输出与可视化分析功能。该文件作为整个系统的入口点，协调各算法模块的协同工作，确保优化过程的顺利执行。