【优化选址】基于遗传算法进行厂区布置优化附matlab代码

1 简介

随着市场竞争日益激烈,先进高效的物流系统越来越成为企业增强自身竞争力的核心要素.本文针对工厂总平面布置优化设计问题,提出了一种基于遗传算法的厂区布置优化方法,通过对一个实际的汽车配件厂的具体设计问题对该算法进行实验,结果表明本算法能够显著优化人工设计的布局.

2 部分代码

clcclear allclose all%mainfun 是本项目运行遗传算法进行厂区布置优化的主程序，负责执行各函数 NIND=60; %NIND 为群体数量，设定为 60 个 MAXGEN=100; %MAXGEN 为最大遗传代数，设定为 100 代 GGAP=0.5; GGAr=0.5; XOVR=0.6;       %交叉率%GGAP 为交叉概率，设定为 0.9 MUTR=0.8;       %变异率%lenchrom 为染色体长度，作业单元数量为 23 lenchrom=23; WNumber=23;%下面运行 initial 函数来创建染色体初始种群 chrom=initial(NIND,lenchrom); %下面计算初始种群的目标函数值 trace=zeros(MAXGEN,2); gen=0; ObjV=goalfun(chrom); %运行 goalfun 函数来计算目标函数值 while gen<MAXGEN <

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