基于遗传算法的MATLAB流水车间调度优化系统

资 源 简 介

本项目实现流水车间生产排程问题的智能化解决方案，采用遗传算法进行优化调度。支持用户自定义参数与交互式界面，并提供动态甘特图可视化模块，便于方案分析与决策。

详 情 说 明

流水车间调度仿真与优化系统

项目介绍

本项目是一个基于遗传算法的流水车间生产排程智能优化系统。系统针对流水车间调度问题，通过遗传算法进行高效求解，提供交互式参数设置、可视化仿真和性能分析等功能，帮助用户快速获得优化的调度方案并评估算法性能。

功能特性

• 智能优化引擎：采用改进的遗传算法，支持多种选择、交叉和变异操作策略
• 交互式参数设置：友好的GUI界面，支持算法参数和车间配置的灵活调整
• 多目标优化：支持最小化最大完成时间、最小化总流程时间等多种优化目标
• 可视化分析：动态展示调度方案的甘特图和算法收敛过程曲线
• 性能评估：提供多项关键性能指标统计，包括设备利用率、等待时间等

使用方法

1. 输入数据准备：

- 准备工序加工时间矩阵数据 - 确定车间设备数量和工件数量 - 设置设备约束条件（如可用时间窗口）

1. 参数配置：

- 设置遗传算法参数（种群规模、迭代次数、交叉概率、变异概率） - 选择优化目标和算法策略

1. 运行优化：

- 启动遗传算法进行调度优化 - 监控算法收敛过程

1. 结果分析：

- 查看最优调度方案和甘特图 - 分析收敛曲线和性能指标 - 导出优化结果和统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形界面显示
• 需安装MATLAB基本工具箱

文件说明

主程序文件作为系统核心入口，集成了完整的遗传算法优化流程和用户界面交互功能。该文件实现了算法参数的GUI配置界面、流水车间调度问题的数学模型构建、遗传算法优化过程的执行控制，以及优化结果的可视化展示模块。具体包含调度方案的甘特图生成、算法收敛曲线的绘制、性能指标计算与输出等核心功能，为用户提供从参数设置到结果分析的一体化解决方案。