基于和声搜索优化算法的机器工作调度matlab仿真,输出甘特图

1.程序功能描述
基于和声搜索优化算法的机器工作调度matlab仿真,输出甘特图.

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行

 

（完整程序运行后无水印）

3.核心程序

%% 和声搜索算法主体
for it = 1:MaxIt
    it
    % 初始化新和声数组
    Xnew = repmat(Struct_hms, Nhms, 1);
    % 创建新和声
    for k = 1:Nhms
        % 创建新和声位置
        Xnew(k).Position = unifrnd(Vmin, Vmax, Nvar);
        for j = 1:nVar
            if rand <= HMCR
            % 使用和声记忆
               i = randi([1 Men_hms]);
               Xnew(k).Position(j) = HM(i).Position(j);
            end
            % 音高调整
            if rand <= PAR
               DELTA              = FW*randn;            % 高斯分布 
               Xnew(k).Position(j) = Xnew(k).Position(j)+DELTA;
            end
        end
        % 应用变量限制
        Xnew(k).Position = max(Xnew(k).Position, Vmin);
        Xnew(k).Position = min(Xnew(k).Position, Vmax);
        % 评估
        [Xnew(k).Cost,Xnew(k).Sol] = Jcost(Xnew(k).Position);
    end
    % 合并和声记忆库和新和声
    HM = [HM
          Xnew]; 
    % 排序和声记忆库
    [~, Idx] = sort([HM.Cost]);
    HM = HM(Idx);
    % 截断多余的和声
    HM = HM(1:Men_hms);
    % 更新最优解
    BestSol = HM(1);
    % 存储最优成本值
    Jbest2(it) = BestSol.Cost;
 
    % 绘图结果
    figure(2);
    func_Solution(BestSol.Sol,model);
end
 
 
 
%% 显示结果
figure;
plot(Jbest1);
hold on
plot(Jbest2,'r');
legend('均匀分布','高斯分布');
title('和声搜索算法');
xlabel('迭代次数');
ylabel('成本值');

　　

4.本算法原理
和声搜索优化算法（Harmony Search, HS）是一种启发式优化算法，它模拟了音乐家在即兴演奏过程中寻找最佳和声的过程。HS算法已被成功应用于解决各种优化问题，其中包括机器工作调度问题。在机器工作调度问题中，我们需要找到一种最优的方式安排任务在不同机器上的执行顺序，以达到最小化完成时间、最大化资源利用率等目标。

和声搜索算法的核心思想是模拟音乐家在即兴创作过程中的行为，通过随机选择和声（解）的各个元素，并结合记忆和经验来生成新的和声，从而找到最优解。

 

4.4 和声记忆大小 (Harmony Memory Size, HMS)
和声记忆大小HMS是指和声记忆中存储的和声数量。较大的HMS有助于保持多样性，但会增加计算成本。

4.5 适应度函数建模