基于和声搜索算法(Harmony Search,HS)的机器设备工作最优调度方案求解matlab仿真-编程知识

基于和声搜索算法(Harmony Search,HS)的机器设备工作最优调度方案求解matlab仿真

news/2025/3/17 9:53:55/文章来源:https://www.cnblogs.com/softcodes/p/18342434

1.程序功能描述

通过和声搜索算法(Harmony Search,HS)实现机器设备工作时间调度，使得多个机器进行并行工作，使得最终完成任务的时间达到最小。仿真结果输出工作调度甘特图以及和声搜索算法的适应度值收敛曲线。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

3.核心程序

% 对于每一次迭代  
for it = 1:Iteration% 初始化新的和声数组  X_HW = repmat(HW_struct, Num_HM, 1);% 创建新的和声 for k = 1:Num_HM% 创建新的和声位置X_HW(k).Position = unifrnd(Xmin, Xmax, VarSize);for j = 1:Xnumif rand <= CR_HM% 如果随机数小于HMCR  
i = randi([1 Size_HM]);% 使用和声记忆  X_HW(k).Position(j) = Harmony(i).Position(j);end% 音高调整  if rand <= PAR_HM% 如果随机数小于PAR  DELTA = FW*randn();        % 高斯分布 X_HW(k).Position(j) = X_HW(k).Position(j)+DELTA;endend% 应用变量限制  X_HW(k).Position = max(X_HW(k).Position, Xmin);X_HW(k).Position = min(X_HW(k).Position, Xmax);% 评估  [X_HW(k).Cost X_HW(k).Sol] = fits(X_HW(k).Position);end% 合并和声记忆和新的和声  Harmony = [HarmonyX_HW]; % 对和声记忆进行排序 [~, II] = sort([Harmony.Cost]);Harmony = Harmony(II);% 截断多余的和声Harmony = Harmony(1:Size_HM);% 更新找到的最佳解 
BestX = Harmony(1);% 存储找到的最佳代价值  
BestY(it) = BestX.Cost;figure(1);
func_draw(BestX.Sol,JSPm);
endfigure;
plot(1:5:Iteration,BestY(1:5:end),'-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度值');
0007

4.本算法原理

随着工业4.0时代的到来，机器设备的工作调度问题变得越来越重要。合理的调度方案能够提高设备利用率，降低成本，提升企业效益。然而，由于设备数量、任务数量以及约束条件的复杂性，求解最优调度方案成为了一个NP难问题。为此，本文提出使用和声搜索算法求解该问题。

4.1、和声搜索算法

和声搜索算法是一种启发式优化算法，模拟了音乐演奏中和声调整的过程。算法将问题的解看作是和声，通过不断地调整和声中的音符（变量），来达到优化目标函数的目的。算法主要包括以下几个步骤：

1.初始化和声库：随机生成一组初始解，构成初始和声库。