matlab甘特图

本文目录一览：

• 1、用遗传算法求解作业车间调度的MATLAB程序问题
• 2、大家好，请问谁有基于matlab的遗传算法源代码，很需要呀
• 3、这是什么资源甘特图？怎么用MATLAB画啊？
• 4、VS2013中调用matlab甘特图能正常生成，发布到iis中，matlab能计算但无法形成甘特图
• 5、matlab的一个M函数，用于绘图，现在我想让其可以把运行时生成的图像自动保存，怎么加语句？
• 6、matlab中甘特图画法

用遗传算法求解作业车间调度的MATLAB程序问题

你好歹看一下程序嘛，人家都给你注释了输入输出都是啥，你使用的时候得先给输入赋值。在命令行输入M=啥，N=啥···然后再输[Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P)

左边这些就是输出了，要是运行成功会在workspace里面看到

大家好，请问谁有基于matlab的遗传算法源代码，很需要呀

function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P)

%--------------------------------------------------------------------------

% JSPGA.m

% 车间作业调度问题遗传算法

%--------------------------------------------------------------------------

% 输入参数列表

% M 遗传进化迭代次数

% N 种群规模(取偶数)

% Pm 变异概率

% T m×n的矩阵，存储m个工件n个工序的加工时间

% P 1×n的向量，n个工序中，每一个工序所具有的机床数目

% 输出参数列表

% Zp 最优的Makespan值

% Y1p 最优方案中，各工件各工序的开始时刻，可根据它绘出甘特图

% Y2p 最优方案中，各工件各工序的结束时刻，可根据它绘出甘特图

% Y3p 最优方案中，各工件各工序使用的机器编号

% Xp 最优决策变量的值，决策变量是一个实数编码的m×n矩阵

% LC1 收敛曲线1，各代最优个体适应值的记录

% LC2 收敛曲线2，各代群体平均适应值的记录

% 最后，程序还将绘出三副图片：两条收敛曲线图和甘特图（各工件的调度时序图）

%第一步：变量初始化

[m,n]=size(T);%m是总工件数，n是总工序数

Xp=zeros(m,n);%最优决策变量

LC1=zeros(1,M);%收敛曲线1

LC2=zeros(1,N);%收敛曲线2

%第二步：随机产生初始种群

farm=cell(1,N);%采用细胞结构存储种群

for k=1:N

X=zeros(m,n);

for j=1:n

for i=1:m

X(i,j)=1+(P(j)-eps)*rand;

end

end

farm=X;

end

counter=0;%设置迭代计数器

while counter

%第三步：交叉

newfarm=cell(1,N);%交叉产生的新种群存在其中

Ser=randperm(N);

for i=1:2:(N-1)

A=farm;%父代个体

B=farm;

Manner=unidrnd(2);%随机选择交叉方式

if Manner==1

cp=unidrnd(m-1);%随机选择交叉点

%双亲双子单点交叉

a=[A(1:cp,:);B((cp+1):m,:)];%子代个体

b=[B(1:cp,:);A((cp+1):m,:)];

else

cp=unidrnd(n-1);%随机选择交叉点

a=[A(:,1:cp),B(:,(cp+1):n)];%双亲双子单点交叉

b=[B(:,1:cp),A(:,(cp+1):n)];

end

newfarm=a;%交叉后的子代存入newfarm

newfarm=b;

end

%新旧种群合并

FARM=[farm,newfarm];

%第四步：选择复制

FITNESS=zeros(1,2*N);

fitness=zeros(1,N);

plotif=0;

for i=1:(2*N)

X=FARM;

Z=COST(X,T,P,plotif);%调用计算费用的子函数

FITNESS(i)=Z;

end

%选择复制采取两两随机配对竞争的方式，具有保留最优个体的能力

Ser=randperm(2*N);

for i=1:N

f1=FITNESS(Ser(2*i-1));

f2=FITNESS(Ser(2*i));

if f1=f2

farm=FARM;

fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i-1));

else

farm=FARM;

fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i));

end

end

%记录最佳个体和收敛曲线

minfitness=min(fitness)

meanfitness=mean(fitness)

LC1(counter+1)=minfitness;%收敛曲线1，各代最优个体适应值的记录

LC2(counter+1)=meanfitness;%收敛曲线2，各代群体平均适应值的记录

pos=find(fitness==minfitness);

Xp=farm;

%第五步：变异

for i=1:N

if Pmrand;%变异概率为Pm

X=farm;

I=unidrnd(m);

J=unidrnd(n);

X(I,J)=1+(P(J)-eps)*rand;

farm=X;

end

end

farm=Xp;

counter=counter+1

end

%输出结果并绘图

figure(1);

plotif=1;

X=Xp;

[Zp,Y1p,Y2p,Y3p]=COST(X,T,P,plotif);

figure(2);

plot(LC1);

figure(3);

plot(LC2);

这是什么资源甘特图？怎么用MATLAB画啊？

data=[

    0 3 0 6 2; %x范围 y范围 编号

    3 8 0 7 4;

    3 9 7 9 5;

    8 14 0 2 6;

    9 11 2 7 7

    12 13 2 9 3

    13 17 2 8 8

    17 19 0 2 9];

x=data(:,[1 1 2 2])';

y=data(:,[3 4 4 3])';

%抽出data第一行看

%data(1,[1 1 2 2])=[0 0 3 3]

%data(1,[3 4 4 3])=[0 6 6 0]

%表示(0,0)-(0,6)-(3,6)-(3,0)四点组成的矩形

%用patch就可以画出这个矩形

%不过patch要求每一列画一个多边形，所以最后要转置

cla;

patch('xdata',x,'ydata',y,... %根据x，y画框框

    'facecolor','none','edgecolor','k');%框框面和边的颜色

xl=(data(:,1)+data(:,2))/2;%x的平均值作为标记的x坐标

yl=(data(:,3)+data(:,4))/2;%y的平局值作为标记的y坐标

label=num2str(data(:,5));%data的第5列转为字符，作为标记内容

text(xl,yl,label);%显示标记

VS2013中调用matlab甘特图能正常生成，发布到iis中，matlab能计算但无法形成甘特图

%machine num time1 time2

a=[1 1 0 2;

1 3 2 8;

2 2 0 5;

3 4 0 4;

4 4 4 10;

4 2 10 13;

5 1 2 7;

5 3 8 10;

6 3 10 13;

8 1 7 9;

8 2 13 18;

9 4 10 18];

figure(1);clf;

w=0.5; %横条宽度

set(gcf,'color','w');

for ii=1:size(a,1)

x=a(ii,[3 3 4 4]);

y=a(ii,1)+[-w/2 w/2 w/2 -w/2];

p=patch('xdata',x,'ydata',y,'facecolor','none','edgecolor','k');

text(a(ii,3)+0.5,a(ii,1),num2str(a(ii,2)));

end

xlabel('processing time(s)');

ylabel('Machine');

axis([0 20 0 10]);

set(gca,'Box','on');

set(gca,'YTick',0:10);

set(gca,'YTickLabel',[{''};num2str((1:9)','M%d');{''}]);

matlab的一个M函数，用于绘图，现在我想让其可以把运行时生成的图像自动保存，怎么加语句？

str1='d:\work\test\file'; %存放的目录，及文件名前部分

for i=1:50

str=[str1 num2str(i) '.fig']; %生成需要保存图象的文件名＝

画图

saveas(gcf,str);

end

matlab中甘特图画法

%machine num time1 time2

a=[1    1   0   2;

   1    3   2   8;

   2    2   0   5;

   3    4   0   4;

   4    4   4   10;

   4    2   10  13;

   5    1   2   7;

   5    3   8   10;

   6    3   10  13;

   8    1   7   9;

   8    2   13  18;

   9    4   10  18];

figure(1);clf;

w=0.5;       %横条宽度

set(gcf,'color','w');

for ii=1:size(a,1)

    x=a(ii,[3 3 4 4]);

    y=a(ii,1)+[-w/2 w/2 w/2 -w/2];

    p=patch('xdata',x,'ydata',y,'facecolor','none','edgecolor','k');

    text(a(ii,3)+0.5,a(ii,1),num2str(a(ii,2)));

end

xlabel('processing time(s)');

ylabel('Machine');

axis([0 20 0 10]);

set(gca,'Box','on');

set(gca,'YTick',0:10);

set(gca,'YTickLabel',[{''};num2str((1:9)','M%d');{''}]);