基于matlab免疫算法求解生产调度零等待问题
生产调度零等待问题
经典的优化问题，免疫算法（ia）是求解该问题的常用方法之一。其数学原理公式如下：
定义问题：生产调度零等待问题可表示为在满足各种制约条件下，找到最小化某个指标（如总加工时间、平均加工时间等）的调度方案。
定义目标函数：目标函数是对待优化的调度方案进行评估的函数，通常为评估调度方案的效果的指标，例如总加工时间、平均加工时间等。
初始化免疫群体：生成一组随机免疫体，作为初始免疫群体。
计算亲和度：对免疫群体中每个免疫体，通过目标函数计算其适应值，得到其在免疫群体中的亲和度。
选择克隆体：根据亲和度，选择一定数量的高亲和度免疫体进行克隆，产生一批克隆体。
变异操作：对克隆体进行变异操作，增加群体的多样性。
竞争操作：将克隆体和原始免疫体进行竞争，筛选出高亲和度的免疫体作为下一代免疫群体。
迭代求解：循环执行步骤4-7，直到达到预先设定的停止条件（如迭代次数或最优适应值达到一定程度）。
输出结果：在最终免疫群体中选择最优免疫体作为最优解输出，得到最优的调度方案。
function [fitness] = fitness_function(chromosome, job_times, machine_num) % chromosome 为染色体，表示作业的调度顺序 num_jobs = length(job_times); machine_end_time = zeros(1, machine_num); % 每台机器的结束时间 job_start_time = zeros(1, num_jobs); % 每个作业的开始时间 for i = 1 : num_jobs job = chromosome(i); time = job_times(job); [~, machine_id] = min(machine_end_time); start_time = max(machine_end_time(machine_id), job_start_time(job)); end_time = start_time + time; machine_end_time(machine_id) = end_time; job_start_time(job) = end_time; end fitness = sum(machine_end_time); % 目标是最小化总加工时间endjob_times = [2, 9, 4, 7, 5]; % 每个作业的耗时machine_num = 3; % 机器数量options = optimoptions('ga', 'maxgenerations', 100, 'populationsize', 50); % 定义ga的参数[x, fval] = ga(@(x)fitness_function(x, job_times, machine_num), length(job_times), options); % 调用 ga 函数求解% 输出最优解disp(x);disp(fval);
以上代码中，定义了一个适应度函数 fitness_function，该函数根据输入的调度顺序和每个作业的耗时，计算出每台机器的总加工时间，并将其作为函数的返回值。在主程序中，使用 matlab 中的 ga 函数进行求解，得到最优的调度顺序和最小的总加工时间。
如何实现PCB过孔设计？
鸿蒙os系统有什么特点
长虹CN-9机型的电容通病
中京电子预计2023年亏损1.1亿至1.2亿，同比大幅收窄
芯华章完成数亿B轮融资 深耕EDA敏捷验证赋能系统创新
基于matlab免疫算法求解生产调度零等待问题
深交所发布区块链指数有什么深刻的意义
物联网传感器网络设备的低功耗解决方案
连接WiFi不再等，用上这个小技巧可以秒上!
10 kV配电线路自愈成功率提升方法
信步科技SV1-38516P规格
美逼出华为鸿蒙系统 任正非央视专访称打持久战
ADI推出业界首款完全差分衰减精密放大器 AD8475
中国反制,说到做到!美股科技股盘前集体下挫
沉浸式电竞体验专业好手，三星显示器新品助力用户释放多元潜能
“流动科技”嘉实多如何让机器人润滑变简单
聚合物锂电池组装教程
HK-ATTO 光纤通道卡利用FC-NVMe 提升全闪存存储阵列性能
如何加快网络设计验证的速度？
如何创建OracleForms负载测试
经典的优化问题，免疫算法（ia）是求解该问题的常用方法之一。其数学原理公式如下：
定义问题：生产调度零等待问题可表示为在满足各种制约条件下，找到最小化某个指标（如总加工时间、平均加工时间等）的调度方案。
定义目标函数：目标函数是对待优化的调度方案进行评估的函数，通常为评估调度方案的效果的指标，例如总加工时间、平均加工时间等。
初始化免疫群体：生成一组随机免疫体，作为初始免疫群体。
计算亲和度：对免疫群体中每个免疫体，通过目标函数计算其适应值，得到其在免疫群体中的亲和度。
选择克隆体：根据亲和度，选择一定数量的高亲和度免疫体进行克隆，产生一批克隆体。
变异操作：对克隆体进行变异操作，增加群体的多样性。
竞争操作：将克隆体和原始免疫体进行竞争，筛选出高亲和度的免疫体作为下一代免疫群体。
迭代求解：循环执行步骤4-7，直到达到预先设定的停止条件（如迭代次数或最优适应值达到一定程度）。
输出结果：在最终免疫群体中选择最优免疫体作为最优解输出，得到最优的调度方案。
function [fitness] = fitness_function(chromosome, job_times, machine_num) % chromosome 为染色体，表示作业的调度顺序 num_jobs = length(job_times); machine_end_time = zeros(1, machine_num); % 每台机器的结束时间 job_start_time = zeros(1, num_jobs); % 每个作业的开始时间 for i = 1 : num_jobs job = chromosome(i); time = job_times(job); [~, machine_id] = min(machine_end_time); start_time = max(machine_end_time(machine_id), job_start_time(job)); end_time = start_time + time; machine_end_time(machine_id) = end_time; job_start_time(job) = end_time; end fitness = sum(machine_end_time); % 目标是最小化总加工时间endjob_times = [2, 9, 4, 7, 5]; % 每个作业的耗时machine_num = 3; % 机器数量options = optimoptions('ga', 'maxgenerations', 100, 'populationsize', 50); % 定义ga的参数[x, fval] = ga(@(x)fitness_function(x, job_times, machine_num), length(job_times), options); % 调用 ga 函数求解% 输出最优解disp(x);disp(fval);
以上代码中，定义了一个适应度函数 fitness_function，该函数根据输入的调度顺序和每个作业的耗时，计算出每台机器的总加工时间，并将其作为函数的返回值。在主程序中，使用 matlab 中的 ga 函数进行求解，得到最优的调度顺序和最小的总加工时间。
如何实现PCB过孔设计？
鸿蒙os系统有什么特点
长虹CN-9机型的电容通病
中京电子预计2023年亏损1.1亿至1.2亿，同比大幅收窄
芯华章完成数亿B轮融资 深耕EDA敏捷验证赋能系统创新
基于matlab免疫算法求解生产调度零等待问题
深交所发布区块链指数有什么深刻的意义
物联网传感器网络设备的低功耗解决方案
连接WiFi不再等，用上这个小技巧可以秒上!
10 kV配电线路自愈成功率提升方法
信步科技SV1-38516P规格
美逼出华为鸿蒙系统 任正非央视专访称打持久战
ADI推出业界首款完全差分衰减精密放大器 AD8475
中国反制,说到做到!美股科技股盘前集体下挫
沉浸式电竞体验专业好手，三星显示器新品助力用户释放多元潜能
“流动科技”嘉实多如何让机器人润滑变简单
聚合物锂电池组装教程
HK-ATTO 光纤通道卡利用FC-NVMe 提升全闪存存储阵列性能
如何加快网络设计验证的速度？
如何创建OracleForms负载测试