流水线型车间作业调度问题可以描述如下: 个任务在流水线上进行 个阶段的加工,每一
阶段至少有一台机器且至少有一个阶段存在多台机器,并且同一阶段上各机器的处理性能相
同,在每一阶段各任务均要完成一道工序,各任务的每道工序可以在相应阶段上的任意一台
机器上加工,已知任务各道工序的处理时间,要求确定所有任务的排序以及每一阶段上机器
的分配情况,使得调度指标一般求 最小。下面的源码是求解流水线型车间作业
调度问题的遗传算法通用 源码,属于 团队原创作品,转载请注明。
!!"#$%&%%
'((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((
'$%)
'流水线型车间作业调度遗传算法
' 团队原创作品,转载请注明
'*欢迎访问 ++算法仿真团队→,-../01))).1
'((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((
'输入参数列表
'遗传进化迭代次数
'&种群规模取偶数
'%变异概率
'2 的矩阵,存储 个工件 个工序的加工时间
'%2 的向量, 个工序中,每一个工序所具有的机床数目
'输出参数列表
'最优的 值
'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
'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
'最优方案中,各工件各工序使用的机器编号
' 最优决策变量的值,决策变量是一个实数编码的 2 矩阵
'!收敛曲线 ,各代最优个体适应值的记录
'!收敛曲线 ,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
"#34' 是总工件数, 是总工序数
#34'最优决策变量
!#34'收敛曲线
!#3&4'收敛曲线
'第二步:随机产生初始种群
#00&4'采用细胞结构存储种群
#-&
#34
5#-
#-