目錄
1.程序功能描述
2.測試軟件版本以及運行結果展示
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SA模擬退火算法的車間調度優化matlab仿真,輸出甘特圖和優化收斂曲線。輸出指標包括最小平均流動時間，最大完工時間，最小間隙時間。
2.測試軟件版本以及運行結果展示
MATLAB2022A/MATLAB2024B版本運行
3.核心程序
........................................................................
figure;
% 遍歷最優粒子的每一個元素，根據最優粒子的順序進行時間矩陣和機器矩陣的解碼，并生成甘特圖
for j=1:Ljobs,k=Pbest(j);time(k,counter(k)) = MatTjob(k ,counter(k)) ; machine(k,counter(k))= Matjob(k,counter(k));% 計算當前工件工序的開始時間，取工件上一工序結束時間和機器上一工序結束時間的最大值[rom]=max( s(k), t(machine(k,counter(k))) );% 更新工件上一工序結束時間s(k)=rom+time(k,counter(k));% 更新機器上一工序結束時間t(machine(k,counter(k)))=rom+time(k,counter(k));% 生成甘特圖的線段坐標x=[rom t(machine(k,counter(k)))];y=[machine(k,counter(k)) machine(k,counter(k))];x1=[t(machine(k,counter(k)))-0.1 t(machine(k,counter(k)))];y1=[machine(k,counter(k)) machine(k,counter(k))];% 繪制甘特圖的黑色線段plot(x,y,'LineWidth',10,'Color','m');hold on% 繪制甘特圖的白色線段（可能用于區分或裝飾）plot(x1,y1,'LineWidth',8,'Color','g');hold on% 生成一個標識當前工件工序的編號aa=k*10+counter(k);% 在甘特圖上添加文本標注，顯示當前工件工序的編號text((rom+t(machine(k,counter(k))))/2-1,machine(k,counter(k))-0.5,num2str(a)) ;hold on% 設置甘特圖的坐標軸范圍，x軸范圍為0到最大完工時間b加5，y軸范圍為0到7axis([0 b+5 0 7]) ;% 位置計數器加1，準備處理下一道工序counter(k)=counter(k)+1 ;
end% 設置甘特圖的x軸標簽為時間（分鐘）
xlabel('time');
% 設置甘特圖的y軸標簽為機器
ylabel('Machine NO.');
% 設置甘特圖的標題為甘特圖
title('甘特圖-最小平均流動時間');
1024.本算法原理
? ? ? ?模擬退火算法（Simulated Annealing，SA）是一種基于概率的全局優化算法，常用于解決車間調度等復雜的組合優化問題。
? ? ? ?基本思想：模擬退火算法源于對固體退火過程的模擬。在物理中，固體加熱到高溫后緩慢冷卻，在冷卻過程中，固體的原子會逐漸達到能量最低的狀態，即達到最優的晶格結構。SA 算法將問題的解空間映射為固體的狀態空間，將目標函數值視為能量，通過模擬固體退火過程來尋找最優解。
? ? ? 接受準則：在搜索過程中，SA 算法不僅接受使目標函數值下降的解，還以一定概率接受使目標函數值上升的解。這個概率由 Metropolis 準則決定，它允許算法在一定程度上跳出局部最優解，從而有機會找到全局最優解。具體來說，對于當前解i和新解j，目標函數值分別為E(i)和E(j)，溫度為T時，接受新解j的概率為：
? ? ? ?對于車間調度問題，解空間通常是所有可能的工件加工順序和機器分配方案。設工件集合為J={J1?,J2?,?,Jn?}，機器集合為M={M1?,M2?,?,Mm?}，則一個解可以表示為一個序列，例如(Ji1??,Mj1??),(Ji2??,Mj2??),?,(Jinm??,Mjnm??)，其中(Jik??,Mjk??)表示第k個加工操作是工件Jik??在機器Mjk??上進行。
? ? ? T0?為初始溫度，一般需要根據問題的規模和特點來選擇一個較大的值，以保證算法在開始時有足夠的搜索能力。例如，可以根據經驗公式T0?=(Emax??Emin??)/ln(p0?)來確定，其中Emax?和Emin?分別是目標函數的最大值和最小值的估計值，p0?是一個接近 1 的常數，如 0.95。
? ? ? ?隨機生成一個初始解x0?，它是解空間中的一個點。例如，可以隨機為每個工件分配加工機器和確定加工順序。
? ? ? 根據給定的目標函數（如最小化最大完工時間、最小化總加工時間等）計算初始解x0?的目標函數值E(x0?)。設目標函數為f(x)，則E(x0?)=f(x0?)。
? ? ? 在基于SA模擬退火算法的車間調度優化中，通過不斷地進行鄰域搜索、接受新解、更新溫度，并根據終止條件判斷是否停止，最終找到車間調度問題的近似最優解。整個過程利用了模擬退火算法的特性，能夠在一定程度上避免陷入局部最優解，從而提高找到全局最優解的概率。
5.完整程序
VVV
