1 内容介绍

车间调度问题的复杂性使得传统的常规方法已经很难或者无法解决,研究新的解决方法显得越来越重要.近年来,以借鉴自然现象形成的智能优化算法因其良好的性能而得到了广泛的应用.许多研究者将精力集中在研究高性能的优化算法以及将算法用于求解现实中的实际问题上.Shuffled Complex Evolution (SCE)算法是一种较新的群体智能优化算法,具有很强的空间搜索能力,在解决大规模复杂问题时求解效率高,速度快

2 部分代码

function model=CreateModel()

p=[ 48    27    18    15

23    52    50    59

35    39    25    10

45    38    36    49

55    56    18    51

58    24    40    54

37    48    23    14

17    48    43    30

17    29    45    23

23    38    48    50

52    13    32    32

22    12    14    56

51    37    21    19

22    49    56    23];

I=size(p,1);

J=size(p,2);

s(:,:,1)=[4 7 5 7 7 5 2 7 5 3 8 6 6 6 7 2 6 2 8 6

3 5 8 5 6 6 5 2 7 4 2 2 5 2 4 7 5 2 3 4

6 8 6 8 3 2 7 8 4 2 3 2 4 7 3 4 5 3 3 4

3 4 3 6 6 6 8 8 5 5 2 7 2 2 2 6 6 3 4 5

2 7 3 6 2 4 3 8 2 4 5 8 7 2 7 8 2 4 2 4

7 4 4 7 6 2 3 8 3 3 2 5 4 6 3 5 4 4 6 4

3 7 7 8 6 5 5 7 6 3 8 2 6 4 4 6 7 3 4 5

5 7 7 8 7 3 6 5 4 8 3 7 7 6 5 7 6 3 8 7

6 4 7 2 8 2 4 3 8 6 2 4 2 7 3 5 2 8 4 4

4 3 4 8 8 3 3 4 2 5 4 4 2 6 6 6 2 6 6 5

7 7 5 6 7 3 8 2 8 8 5 7 5 7 5 2 2 5 3 2

4 8 2 8 6 3 2 2 5 2 2 2 5 3 3 8 2 3 4 2

6 4 2 5 8 2 2 8 6 7 8 2 8 7 7 3 4 3 3 4

6 6 2 5 6 6 2 4 8 7 4 6 7 8 2 3 6 2 7 4];

s(:,:,2)=[7 7 7 6 3 3 2 4 7 2 5 7 3 5 4 4 5 8 4 5

7 7 3 4 4 3 3 6 6 3 5 4 3 5 2 2 6 5 6 3

7 2 2 8 2 5 3 7 2 2 8 5 6 8 3 3 4 7 8 8

2 5 7 3 6 3 2 6 7 5 7 8 6 4 3 7 2 6 7 7

6 4 6 6 3 7 2 5 8 3 5 5 6 5 4 7 5 2 5 8

5 5 7 6 2 8 6 6 7 8 8 4 6 8 3 8 4 5 7 3

3 4 6 4 7 2 8 5 2 2 2 6 2 2 4 6 7 6 4 6

2 4 4 2 4 5 4 2 4 2 4 4 4 8 2 2 7 5 8 6

7 3 4 2 6 2 4 7 6 5 8 7 5 3 8 8 6 4 8 2

3 3 7 4 4 7 8 8 7 7 8 4 3 6 2 7 2 8 8 4

3 2 4 3 6 8 8 4 3 4 6 5 7 6 8 4 2 7 4 3

6 8 7 7 2 2 6 8 3 3 6 6 7 6 4 5 5 7 5 7

8 6 7 4 8 8 8 4 6 4 4 8 3 4 2 8 4 4 3 3

5 8 7 7 7 2 7 8 5 3 8 4 7 6 4 7 8 6 7 8];

s(:,:,3)=[6 5 8 5 4 6 3 8 2 3 6 5 3 6 7 2 6 5 7 8

4 6 5 6 5 5 5 6 3 2 6 7 2 5 4 6 6 7 6 5

5 8 5 7 4 3 2 5 2 6 5 3 4 6 6 2 3 8 8 2

6 7 4 5 7 6 7 7 5 8 3 4 6 3 2 6 2 7 2 2

8 4 5 3 7 2 7 5 3 8 7 3 6 2 2 7 3 4 6 7

7 7 5 5 5 6 8 5 4 3 3 4 5 5 8 3 8 5 3 5

2 2 2 4 6 6 8 6 4 5 4 4 5 3 3 5 8 7 7 4

6 2 8 8 8 2 5 4 2 4 8 5 4 8 6 5 6 2 3 7

5 2 2 6 7 2 3 3 5 5 7 2 5 8 8 2 7 2 5 4

5 3 5 6 6 3 2 6 6 3 4 5 7 4 3 5 3 3 4 5

2 4 7 7 2 2 5 8 3 2 4 3 7 2 3 6 6 5 7 6

7 4 4 4 4 5 6 4 7 5 6 3 6 6 4 3 7 8 6 8

4 2 6 5 6 7 7 2 2 3 8 3 7 7 8 7 4 6 3 4

3 5 7 5 5 6 2 5 4 2 8 3 6 8 4 8 8 4 4 6];

s(:,:,4)=[7 7 8 3 8 2 5 2 3 8 2 5 7 7 3 4 7 6 8 7

8 5 2 3 6 7 6 4 7 6 4 8 5 8 8 4 7 3 5 6

3 3 2 4 4 4 8 8 4 6 7 7 4 3 6 8 4 5 8 5

7 5 4 8 7 7 3 5 4 7 3 8 7 2 8 6 5 7 7 3

3 5 6 5 8 5 7 4 3 2 7 3 5 3 5 8 8 3 5 8

8 8 5 4 5 5 6 3 7 8 6 5 8 4 8 3 6 4 6 5

7 7 8 3 5 2 5 5 6 4 7 2 8 4 2 7 7 5 8 2

4 8 5 8 4 2 8 8 7 2 7 7 4 8 6 6 3 4 3 6

7 6 5 4 2 2 4 2 7 7 4 6 5 2 7 3 6 7 4 5

5 4 5 7 3 6 3 5 2 3 4 8 4 6 3 5 6 8 8 2

7 8 6 6 2 3 6 7 8 3 5 8 6 3 8 4 8 3 4 8

4 5 2 4 5 7 6 2 5 6 4 8 7 7 7 6 2 3 6 4

2 3 7 8 2 8 4 6 7 3 7 4 7 3 7 7 5 6 8 3

6 4 2 7 8 8 7 8 7 4 7 2 2 5 6 2 5 4 8 2];

model.I=I;

model.J=J;

model.p=p;

model.s=s;

model.nVar=I+J-1;

end

3 运行结果

4 参考文献

[1]张建林. Shuffled Complex Evolution算法及其在车间调度中的应用研究[D]. 兰州理工大学, 2013.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机、雷达通信、无线传感器等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

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