MATLAB遗传算法车间作业调度优化解决方案

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了遗传算法，用于车间作业调度优化。通过模拟进化过程，系统自动计算工件加工顺序与时间分配，以最小化最大完工时间为目标，有效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作业调度优化系统

项目介绍

本项目针对经典的车间作业调度问题(JSP)，采用遗传算法进行优化求解。系统通过模拟生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作，在解空间中高效搜索最优调度方案。核心目标是通过合理安排各工件在机床上的加工顺序与时间分配，最小化最大完工时间(Makespan)，从而提升车间生产效率与资源利用率。

功能特性

• 优化核心：利用实数编码的遗传算法，结合精英保留选择策略，确保搜索效率与解的质量。
• 核心目标：以最小化最大完工时间为优化目标。
• 调度决策：自动完成工序排序、机床资源分配及加工时间安排。
• 结果输出：提供最优方案的最大完工时间、各工序的开始/结束时间矩阵、机床分配矩阵及决策变量矩阵。
• 进度追踪：输出迭代过程中的最优适应度与平均适应度收敛曲线。
• 可视化：生成调度方案的甘特图，直观展示作业时序与设备占用情况。

使用方法

1. 设置参数：在调用主函数前，需预先定义以下关键参数：

- M：遗传算法迭代次数（整数） - N：种群规模（偶数） - Pm：变异概率（0~1之间的浮点数） - T：加工时间矩阵（m×n，m为工件数，n为工序数） - P：机床数量向量（1×n，表示每道工序的可用机床数）

1. 运行程序：调用主优化函数，传入上述参数。

1. 获取结果：函数将返回最优解的相关数据（Zp, Y1p, Y2p, Y3p, Xp, LC1, LC2）并自动绘制收敛曲线与甘特图。

系统要求

• 平台：MATLAB
• 版本：建议使用MATLAB R2016b或更高版本以确保兼容性。

文件说明

主程序文件作为项目的调度核心，承担了完整的遗传算法流程控制与优化任务。其主要功能包括：初始化种群、计算适应度、执行选择、交叉与变异等遗传操作、精英个体保留、迭代优化直至满足终止条件，并最终解码染色体输出最优调度方案及相关性能指标。此外，该文件还负责调用绘图功能，生成收敛曲线与甘特图以辅助结果分析。