基于遗传算法的柔性生产调度问题求解——GA-FJSP
柔性生产调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem，FJSP）是制造业中重要的决策问题之一。在制造业中，生产调度的目标是最小化完成所有作业的工期。然而，由于资源有限，调度面临着许多约束条件，例如机器容量，人员安排和时间窗口等问题。这些条件使得FJSP成为了一个NP难问题。
为了解决FJSP问题，本文使用遗传算法进行求解。遗传算法是模拟自然界进化过程的一种优化算法，具有全局优化能力和收敛速度快的特点。
本文所用程序采用MATLAB编写，并使用遗传算法工具箱。具体实现过程如下：
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初始化种群：设置种群大小、每个染色体的基因组长度和基因取值范围，对每个染色体进行随机初始化。
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适应度函数：将每个染色体转换成车间调度序列，并计算该调度方案的工期。适应度函数采用总工期作为评价指标，即目标为最小化总工期。
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选择操作：基于轮盘赌选择策略，按照适应度函数值的大小选择优良个体进行交叉和变异。
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交叉操作：随机选择两个染色体进行交叉操作，生成两个新的染色体作为下一代种群的基因。
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变异操作：随机选择一个染色体进行变异操作，改变其中的某一位基因值。
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终止条件：当达到设定的最大迭代次数或者满足停止条件（例如最小目标值达到一定精度）时停止迭代并输出结果。
以下是MATLAB代码实现：
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