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

2025/2/22 2:10:12 来源：https://blog.csdn.net/soft_algorithm/article/details/141309310 浏览: 次关键词：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

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

4.1 和声记忆 (Harmony Memory, HM)

4.2 和声记忆考虑率 (Harmony Memory Consideration Rate, HMCR)

4.3 音符微调率 (Pitch Adjusting Rate, PAR)

4.4 和声记忆大小 (Harmony Memory Size, HMS)

4.5 适应度函数建模

5.完整程序

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:MaxItit% 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:nVarif 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 <= PARDELTA              = FW*randn;            % 高斯分布 Xnew(k).Position(j) = Xnew(k).Position(j)+DELTA;endend% 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 = [HMXnew]; % 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');
76

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。