GA(遗传算法)求解JSP(车间调度问题)_JSP_by_GA.zip

# JSP_by_GA GA（遗传算法）求解JSP（车间调度问题） 本项目参考了CSDN专栏[Python实现车间调度或论文](https://blog.csdn.net/crazy_girl_me/category_11066480.html)中FJSP（柔性车间调度问题）的Python实现 并在其基础上实现了如下特殊需求： 1. 工件在机器间流转：本机器上加工的工件要流转到下一个机器，本机器才能开始加工下一个工件。（与原作的时间窗计算方式不同） 2. 某些机器设有buffer：如果一个工件下一道工序在设有buffer的机器上加工，本道工序完成后可直接流转，不需要等待下一个机器空闲 3. 工件组合：一组工件的加工顺序必须固定 4. 机器开工时间：由于部分机器需要完成上一批次加工的工件，排产时需要考虑机器参与本次排产的开工时间 5. 不同时间段对应不同生产能力：由于不同班次的生产能力不同，所以同一物料同一工序在同一工作中心的耗时也会不同 两种使用方法： 1. 运行JSPGAGraphPainter.py文件，其中的main函数可加载test1-3中的测试用例，并使用GA进行求解，最终输出最优解的甘特图，以及迭代过程中种群最大、最小、平均适应度曲线。 2. 运行JSPGAHttpServer.py文件，将提供HTTP服务，并使用GA进行求解，最终返回各机器上各工件的加工起始、结束时间。