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)](#4.1 和声记忆 (Harmony Memory, HM))

[4.2 和声记忆考虑率 (Harmony Memory Consideration Rate, HMCR)](#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)](#4.3 音符微调率 (Pitch Adjusting Rate, PAR))

[4.4 和声记忆大小 (Harmony Memory Size, HMS)](#4.4 和声记忆大小 (Harmony Memory Size, HMS))

[4.5 适应度函数建模](#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

复制代码

.............................................................
%% 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');
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。

4.1 和声记忆 (Harmony Memory, HM)

和声记忆HM是算法中保存当前所有解的集合。每个和声代表一个可能的解，通常由一组变量组成。在机器工作调度问题中，一个和声可以表示为一个机器上的任务序列。

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

和声记忆考虑率HMCR是选择和声记忆中的一个值的概率。例如，对于某个决策变量xi，我们以概率HMCR从和声记忆中随机选择一个值，而以概率1−HMCR随机生成一个新值。

4.3 音符微调率 (Pitch Adjusting Rate, PAR)

音符微调率PAR是指在选择和声记忆中的一个值之后，对其进行微调的概率。微调通常是通过对所选值进行小范围内的随机扰动来实现的，以探索附近的解空间。

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

5.完整程序

VVV