基于SA模拟退火算法的车间调度优化matlab仿真,输出甘特图和优化收敛曲线

1.程序功能描述

基于SA模拟退火算法 的车间调度优化matlab仿真,输出甘特图和优化收敛曲线。输出指标包括最小平均流动时间，最大完工时间，最小间隙时间。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行

3.核心程序

........................................................................
figure;
% 遍历最优粒子的每一个元素，根据最优粒子的顺序进行时间矩阵和机器矩阵的解码，并生成甘特图
for j=1:Ljobs,
    k=Pbest(j);
    time(k,counter(k))   = MatTjob(k ,counter(k)) ;      
    machine(k,counter(k))= Matjob(k,counter(k));
    
    % 计算当前工件工序的开始时间，取工件上一工序结束时间和机器上一工序结束时间的最大值
    [rom]=max( s(k), t(machine(k,counter(k))) );
    % 更新工件上一工序结束时间
    s(k)=rom+time(k,counter(k));
    % 更新机器上一工序结束时间
    t(machine(k,counter(k)))=rom+time(k,counter(k));
 
    % 生成甘特图的线段坐标
    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))];
 
    % 绘制甘特图的黑色线段
    plot(x,y,'LineWidth',10,'Color','m');
    hold on
    % 绘制甘特图的白色线段（可能用于区分或装饰）
    plot(x1,y1,'LineWidth',8,'Color','g');
    hold on
 
    % 生成一个标识当前工件工序的编号a
    a=k*10+counter(k);
 
    % 在甘特图上添加文本标注，显示当前工件工序的编号
    text((rom+t(machine(k,counter(k))))/2-1,machine(k,counter(k))-0.5,num2str(a))  ;
    hold on
 
    % 设置甘特图的坐标轴范围，x轴范围为0到最大完工时间b加5，y轴范围为0到7
    axis([0 b+5 0 7]) ;
    % 位置计数器加1，准备处理下一道工序
    counter(k)=counter(k)+1   ;
end
 
% 设置甘特图的x轴标签为时间（分钟）
xlabel('time');
% 设置甘特图的y轴标签为机器
ylabel('Machine NO.');
% 设置甘特图的标题为甘特图
title('甘特图-最小平均流动时间');
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4.本算法原理

模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）是一种基于概率的全局优化算法，常用于解决车间调度等复杂的组合优化问题。基本思想：模拟退火算法源于对固体退火过程的模拟。在物理中，固体加热到高温后缓慢冷却，在冷却过程中，固体的原子会逐渐达到能量最低的状态，即达到最优的晶格结构。SA 算法将问题的解空间映射为固体的状态空间，将目标函数值视为能量，通过模拟固体退火过程来寻找最优解。