MATLAB实现基于遗传算法的车间调度优化系统

资 源 简 介

本项目采用遗传算法求解车间调度问题，通过MATLAB优化工件在设备上的加工顺序，实现最大完工时间的最小化，提升生产效率与资源利用率。

详 情 说 明

基于遗传算法的车间调度优化系统

项目介绍

本项目针对经典车间调度问题（JSP），设计并实现了一种基于遗传算法的优化求解系统。该系统以最小化最大完工时间（Makespan）为优化目标，通过模拟自然选择与遗传机制，在解空间中高效搜索近似最优的调度方案。核心功能包括遗传算法流程的完整实现以及调度结果的可视化分析，为生产计划提供决策支持。

功能特性

• 核心算法：完整实现了遗传算法，包括初始种群生成、适应度评估（基于Makespan）、锦标赛选择、顺序交叉（OX）以及交换变异操作。
• 灵活输入：支持用户自定义工件数量、机器数量、加工时间矩阵以及遗传算法关键参数（种群大小、迭代次数、交叉率、变异率）。
• 可视化展示：提供迭代过程的收敛曲线，直观展示算法优化趋势；并绘制详细的甘特图，清晰呈现最优调度方案的时间安排。
• 结果输出：给出最终找到的最优调度方案（工件在各机器上的加工顺序与时间）及其对应的最小最大完工时间。

使用方法

1. 配置参数：在运行主程序前，于相应文件中设置基本参数，包括：

* 工件数 (n) 与机器数 (m)。 * 一个 n x m 的矩阵，定义每个工件在每台机器上的加工时间。 * 遗传算法参数：种群大小、最大迭代次数、交叉概率、变异概率。

1. 运行程序：启动主程序脚本。系统将开始遗传算法的迭代优化过程。

1. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出最优的Makespan值和调度序列。同时，会自动弹出两个图形窗口：

* 收敛曲线图：显示历代种群的最优适应度变化情况。 * 甘特图：直观展示最优调度方案中，各机器上工件的加工时间安排。

系统要求

• 软件环境：需要安装 MATLAB （推荐 R2016a 或更高版本）。
• 必要工具包：确保MATLAB已安装基本绘图工具包，以保证收敛曲线和甘特图的正常生成。

文件说明

主程序文件封装了本系统的核心逻辑与控制流程。其主要职能包括：初始化算法所需参数与种群，驱动选择、交叉、变异等遗传操作的迭代执行，监控并记录优化进程中的适应度变化，在满足终止条件后计算最优解的目标值，并最终调用绘图功能输出收敛曲线与调度甘特图。