1. 前言
车间机器优化调度问题是指在众多工作任务需要完成时，如何有效地分配任务和机器，使得工期尽量缩短，空闲时间最小，以期达到整体效率的最优化问题。在实际生产中，这类问题具有非常广泛的应用，对于工业生产的效率提升有着积极的推动作用。本文主要介绍一种基于模拟退火优化算法的并行车间机器优化调度算法的实现方法和Matlab代码实现。
2. 模拟退火算法介绍
模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）是一种通用碰撞算法，通过随机扰动搜索空间中的解，以达到求解最优化问题的目标。模拟退火算法解决了类似于爬山等局部最优解问题，因为在搜索过程中，它可以以一定的概率接受更差的解，防止落入局部极小值。模拟退火算法的基本思想是模拟金属物体退火冷却的过程，通过不断降低系统温度的方式控制系统的随机扰动搜索，找到全局最优解。
3. 并行车间机器优化调度算法
3.1 问题描述
并行车间机器调度优化问题描述如下。输入m台机器，n个任务，以及它们之间的处理耗时Ti,j（i表示机器序号，j表示任务序号），以及各个任务的处理时间单个处理耗时Tj，任务按照非严格的最早完成时间进行排序，任务i的完成时间Ti按照下式计算：
Ti=max(Ti-1,j)+Ti,j
其中Ti-1,j为上一个工作任务的完成时间，当i=1时，T0,j=0，最终完成时间T= max(Tn,j)。
3.2 并行车间机器优化调度算法实现
并行车间机器调度问题可以通过模拟退火算法求解。将每个任务调度方案作为一个解，即每个任务在机器中的分配。平衡每台机器的工作负载是决策变量，我们可以定义每个解对应的优化函数来计算每个解的效率。优化函数是将总完成时间作为目标集求解的函数。然后利用模拟退火优化算法对每个解向可行域的随机处理进行操作。
此外，本文采用了一种更快的实现方法：多线程并发优化处理。在这种情况下，每个线程分别处理解热度。在Matlab实现中，这可以通过parfor或者gpuArray解决。对于本文的实现方式，为了更好地利用Matlab编程环境，我们使用了parfor实现。
4. Matlab代码实现
以下是基于Matlab的并行车间机器优化调度算法的实现代码，其中包含到每个模块的注释。
function [Tways,f,coolT]=parallelHillClimbing(T,n,m,client)
Tways=zeros(n,m); %初始化调度方案
for k=1:n
remain(k)=k; %将需要处理的工作任务作为序列
end
i=1;
while ~isempty(remain) % 一直循环，直到所有任务都被处理
init1=0; %初始化处理耗时变量
for j=1:m
init1=init1+T(i,j); %将所有处理耗时添加到init1变量
end
i1=mod(i,n)+1;
T1=min(T(i1,:));
% 选择最短的任务执行时间。因为Tj是最小时间，可以简单地使用最小值函数。
j1=find(T(i1,:)==T1);
j1=j1(randi(size(j1)));
new1=zeros(1,m);
for k=1:m
new1(k)=T(i,k);
end
new1(j1)=T1;
% 产生新的处理耗时, new1对应的是新方案的处理耗时。
% 然后，计算所有机器的运行时间， parallelHillClimbing（方案，处理耗时，任务编号）作为子函数。
[minEndT,groupId] = parallelHillClimbing(Tways, new1, remain, client);
Tways(i,:)=new1;
%将新的最终时间添加到minEndT变量。
Tway(i)=minEndT;
remain(remain==i)=[];
%删除已经获取的元素。
i=mod(i,n)+1;
end
[~,f]=sort(Tways); %另一种排序方式
coolT=0.6;
% 冷却温度
end
5. 结论
本文介绍了一种基于模拟退火优化算法的并行车间机器优化调度算法的实现方法和Matlab代码实现。该算法可以在较短的时间内解决这种优化问题，并且通过多线程并发优化实现更高效的性能。MATLAB编程环境在处理此类优化问题时非常方便适用，并且开发人员可以在其强大的工具箱中使用一系列函数来推动解决方案。我们鼓励开发人员在其应用程序中使用并行车间机器调度算法，以提高生产效率和效率。