车间调度基于matlab遗传算法求解车间调度问题【含Matlab源码 1396期】.zip

function chroms = mutation(chroms,total_op_num,Pm,num_machine,e,num_job,num_op,operation_machine,operation_time) %% 针对工序码，设计变邻域变异 for i=1:size(chroms,1) if Pm>rand chrom=chroms(i,:); chrom_best=[]; Z_best=[]; tau_min=2; tau_max=4; for tau=tau_min:tau_max % 选择tau个不同位置、代表不同工件的基因 job=randperm(num_job,tau); % 选择的工件 job_ind=zeros(1,tau); % 工件的位置 for j=1:tau temp=find(chrom(1:total_op_num)==job(j)); jj=randperm(num_op(job(tau)),1); job_ind(j)=temp(jj); end % tau个位置的全排列（索引） ind=perms(1:tau); % 评价当前邻域中最优个体 Z=zeros(1,length(ind)); chrom_neigh=[]; % 邻域解 for k=1:length(ind) chrom1=chrom; chrom1(job_ind)=job(ind(k,:)); chrom1(total_op_num+job_ind)=chrom(total_op_num+job_ind(ind(k,:))); chrom1(total_op_num*2+job_ind)=chrom(total_op_num*2+job_ind(ind(k,:))); chrom_neigh=[chrom_neigh;chrom1]; [Z(k),~,~] = fitness(chrom1,num_machine,e,num_job,num_op); end % 更新当前解 [val,ii]=min(Z); Z_best=[Z_best,val]; chrom_best=[chrom_best;chrom_neigh(ii,:)]; end [~,ii]=min(Z_best); chroms(i,:)=chrom_best(ii,:); end end %% 针对机器码，设计单点变异,即替换可选机器 for i=1:size(chroms,1) if Pm>rand chrom=chroms(i,:); ind=randperm(total_op_num,1); % 随机选择的位置 job=chrom(ind); % 所选工件 job_ind=find(chrom(1:total_op_num)==job); op=find(job_ind==ind); % 所选位置的工序 machines=operation_machine{job}{op}; % 对应的加工机器集 times=operation_time{job}{op}; % 对应的加工时间集 if length(machines)>1 ii=randperm(length(machines)-1,1); ind1=find(machines==chrom(total_op_num+ind)); machines(ind1)=[]; times(ind1)=[]; chrom(total_op_num+ind)=machines(ii); chrom(total_op_num*2+ind)=times(ii); end chroms(i,:)=chrom; end end