基于NSGAII的的柔性作业调度优化算法MATLAB仿真,仿真输出甘特图
目录
1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.核心程序
4.本算法原理
5.完整程序
1.程序功能描述
基于NSGAII的的柔性作业调度优化算法MATLAB仿真,仿真输出甘特图,完工时间:,延期,机器负载,机器能耗。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
（完整程序运行后无水印）
3.核心程序
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for i=1:JQ(1).num_macm_index=find(Mmc==i);if size(m_index,1)>=1 && size(m_index,2)>=1for j=1:size(m_index,2)m_var=m_index(j);m_info(m_var)=j;endend
end
% 绘制Gantt图
figure;
Njq = JQ(1).num_mac;%total bays //机器数目
Ntask = length(P);
Work_Time_ = Pgood(size(P,2)+1);%所需的消耗时间
Delay_Time_ = Pgood(size(P,2)+2);%延期时间
All_Load_ = Pgood(size(P,2)+3);%设备负荷
All_power_ = Pgood(size(P,2)+4);%能量消耗
axis([0,Pgood(size(P,2)+1)+2,0,Njq+0.5]);%x轴 y轴的范围xlabel('加工时间')
ylabel('机器号');
WW=sprintf('完工时间:%d 延期:%d 机器负载:%d 机器能耗:%.2fKw/h',Work_Time_,Delay_Time_,All_Load_,All_power_)
title(WW);%图形的标题
rec=[0,0,0,0];
for i =1:Ntask rec(1) = Tmach{Mmc(i)}(m_info(i),1);%矩形的横坐标rec(2) = Mmc(i)-0.3;%矩形的纵坐标rec(3) = Tmach{Mmc(i)}(m_info(i),2)-Tmach{Mmc(i)}(m_info(i),1);%矩形的x轴方向的长度rec(4) = 0.6; txt=sprintf('p(%d,%d)=%d',P(i),p_text(i),Tmach{Mmc(i)}(m_info(i),2)-Tmach{Mmc(i)}(m_info(i),1));%将机器号，工序号，加工时间连城字符串rectangle('Position',rec,'LineWidth',0.5,'LineStyle','-','FaceColor',color(p_color(i)));%draw every rectangle text(Tmach{Mmc(i)}(m_info(i),1)+0.2,Mmc(i),txt,'FontSize',12);
end
744.本算法原理
基于NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）的柔性作业调度优化算法通常用于解决多目标优化问题，特别是在制造业中，为了优化生产计划和调度。在这样的场景下，你可能需要考虑多个目标，比如最小化完工时间（makespan）、减少任务延期、均衡机器负载以及降低机器能耗等。
在制造系统中，柔性作业调度是指在一个可以由多种机器加工同一工件的环境中，决定每个工件应该在哪些机器上加工，以及每个工件何时开始加工的过程。这种类型的调度问题通常涉及多个目标函数，如最小化总完工时间、最小化总延期时间、最大化机器利用率等。以下是实现基于NSGA-II的柔性作业调度优化算法的大致步骤：
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定义问题：明确决策变量（如每个任务的开始时间和分配的机器），并定义目标函数（如上述提到的完工时间、延期、机器负载和能耗）。
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编码：为每个个体选择合适的编码方式，比如使用列表来表示每个任务的开始时间和机器编号。
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初始化种群：随机生成一个种群，每个个体代表一个潜在的调度方案。
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评估函数：编写评估函数来计算每个个体的目标函数值。
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遗传操作：实现交叉和变异操作，以便在种群中引入新的个体。
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选择操作：利用NSGA-II的选择策略来选择下一代种群。
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终止条件：设置终止条件，比如达到一定的迭代次数或种群收敛。
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仿真输出：通过仿真工具来生成甘特图和其他输出结果。
5.完整程序
VVV