車間調度演算法
A. 加工車間調度遺傳演算法C++代碼
這個有點深哦，你是研究生還是在做畢設啊？
B. 如何用C#語言描述作業車間調度問題
車間調度問題一般都用蟻群演算法，遺傳演算法一般都做排課系統的，
C. 作業車間調度問題 遺傳演算法 用matlab編程 在網上找到的程序都不能用
幫頂。。。。。。。回來看看大神回復
D. 基於遺傳演算法的流水車間調度的C語言編程問題
http://www.cppblog.com/assist/archive/2007/05/26/24873.html
E. 求一個能運行的基於遺傳演算法的流水車間調度優化C++程序
資料我提供給你。
F. 關於用遺傳演算法求解的流水車間調度問題
http://www.ilib.cn/A-xtgcydzjs200206002.html
G. 基於遺傳演算法求解作業車間調度的MATLAB程序問題
車間作業調度問題遺傳演算法 %--- % 輸入參數列表 % M 遺傳進化迭代次數 %你從網上找的這部分程序肯定不全，這個T應該是一個存放數據的矩陣，要單獨
H. 誰有車間作業調度問題遺傳演算法的MATLAB源碼，要完整的程序哦~
function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P)
%--------------------------------------------------------------------------
% JSPGA.m
% 車間作業調度問題遺傳演算法
%--------------------------------------------------------------------------
% 輸入參數列表
% M 遺傳進化迭代次數
% N 種群規模(取偶數)
% Pm 變異概率
% T m×n的矩陣，存儲m個工件n個工序的加工時間
% P 1×n的向量，n個工序中，每一個工序所具有的機床數目
% 輸出參數列表
% Zp 最優的Makespan值
% Y1p 最優方案中，各工件各工序的開始時刻，可根據它繪出甘特圖
% Y2p 最優方案中，各工件各工序的結束時刻，可根據它繪出甘特圖
% Y3p 最優方案中，各工件各工序使用的機器編號
% Xp 最優決策變數的值，決策變數是一個實數編碼的m×n矩陣
% LC1 收斂曲線1，各代最優個體適應值的記錄
% LC2 收斂曲線2，各代群體平均適應值的記錄
% 最後，程序還將繪出三副圖片：兩條收斂曲線圖和甘特圖（各工件的調度時序圖）
%第一步：變數初始化
[m,n]=size(T);%m是總工件數，n是總工序數
Xp=zeros(m,n);%最優決策變數
LC1=zeros(1,M);%收斂曲線1
LC2=zeros(1,N);%收斂曲線2
%第二步：隨機產生初始種群
farm=cell(1,N);%採用細胞結構存儲種群
for k=1:N
X=zeros(m,n);
for j=1:n
for i=1:m
X(i,j)=1+(P(j)-eps)*rand;
end
end
farm{k}=X;
end
counter=0;%設置迭代計數器
while counter
%第三步：交叉
newfarm=cell(1,N);%交叉產生的新種群存在其中
Ser=randperm(N);
for i=1:2:(N-1)
A=farm{Ser(i)};%父代個體
B=farm{Ser(i+1)};
Manner=unidrnd(2);%隨機選擇交叉方式
if Manner==1
cp=unidrnd(m-1);%隨機選擇交叉點
%雙親雙子單點交叉
a=[A(1:cp,:);B((cp+1):m,:)];%子代個體
b=[B(1:cp,:);A((cp+1):m,:)];
else
cp=unidrnd(n-1);%隨機選擇交叉點
a=[A(:,1:cp),B(:,(cp+1):n)];%雙親雙子單點交叉
b=[B(:,1:cp),A(:,(cp+1):n)];
end
newfarm{i}=a;%交叉後的子代存入newfarm
newfarm{i+1}=b;
end
%新舊種群合並
FARM=[farm,newfarm];
%第四步：選擇復制
FITNESS=zeros(1,2*N);
fitness=zeros(1,N);
plotif=0;
for i=1:(2*N)
X=FARM{i};
Z=COST(X,T,P,plotif);%調用計算費用的子函數
FITNESS(i)=Z;
end
%選擇復制採取兩兩隨機配對競爭的方式，具有保留最優個體的能力
Ser=randperm(2*N);
for i=1:N
f1=FITNESS(Ser(2*i-1));
f2=FITNESS(Ser(2*i));
if f1<=f2
farm{i}=FARM{Ser(2*i-1)};
fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i-1));
else
farm{i}=FARM{Ser(2*i)};
fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i));
end
end
%記錄最佳個體和收斂曲線
minfitness=min(fitness)
meanfitness=mean(fitness)
LC1(counter+1)=minfitness;%收斂曲線1，各代最優個體適應值的記錄
LC2(counter+1)=meanfitness;%收斂曲線2，各代群體平均適應值的記錄
pos=find(fitness==minfitness);
Xp=farm{pos(1)};
%第五步：變異
for i=1:N
if Pm>rand;%變異概率為Pm
X=farm{i};
I=unidrnd(m);
J=unidrnd(n);
X(I,J)=1+(P(J)-eps)*rand;
farm{i}=X;
end
end
farm{pos(1)}=Xp;
counter=counter+1
end
%輸出結果並繪圖
figure(1);
plotif=1;
X=Xp;
[Zp,Y1p,Y2p,Y3p]=COST(X,T,P,plotif);
figure(2);
plot(LC1);
figure(3);
plot(LC2);
I. 跪求C#編寫車間調度問題的遺傳演算法代碼
占個位置