遗传算法车间调度下载

PIPI_333 2018-08-20 02:41:47

遗传算法解决JSP问题。即多工件分配于多机器的np hard问题。
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基于多层编码遗传算法的车间调度算法（含详细代码）

车间调度问题，用遗传算法实现，并给出源代码，希望对大家有用

作业车间调度问题（Job Shop Scheduling, JSP）是最经典的几个NP-hard问题之一。其应用领域极其广泛，涉及航母调度，机场飞机调度，港口码头货船调度，汽车加工流水线等。 JSP问题描述：一个加工系统有M台机器，要求加工N个作业，其中，作业i包含工序数为Li。令，则L为任务集的总工序数。其中，各工序的加工时间已确定，并且每个作业必须按照工序的先后顺序加工。调度的任务是安排所有作业的加工调度排序，约束条件被满足的同时，使性能指标得到优化。

王凌车间调度与遗传算法，具有较强指导意义的一本教材

本文讨论的任务车间调度问题是一个典型的NP完全问题，也是最难解的组合优化问题之一。虽然本题给出的工件（墙纸）数n、机器数m及工序（印刷颜色）数l较小，但可以看到，利用经典整数规划的方法求解该问题还是存在着约束条件不够，结果不容易收敛的问题，并且当n，m，l偏大时采用全局搜索的办法来处理该问题是不切实际的。在实际生产中，JSP并不总是要求得到精确解，因此有研究者使用近似算法在适当的时间内得到一个可接受的近似最优解来求解此问题，实际的计算表明，好的近似算法通常能在可接受的时间内得到与精确解相差甚小的近似解，甚至对于大部分的实例，近似算法能得到与精确最优解一致的近似解。因此，本文采用近似算法中的遗传算法（Genetic Algorithms，GA）求解任务调度问题。

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