【车间调度】基于遗传算法求解车间调度问题（含甘特图）附matlab代码

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⛄ 内容介绍

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。

遗传算法是一种应用领域很广，解决问题效果较好的一种启发式算法，在解决调度问题中有很好的作用。用matlab程序解决作业车间调度问题的小例子，程序可运行，可画出进化图与甘特图。内附算例与程序说明。

⛄ 部分代码

%算法主程序

function GA4JSP205()

    clc;clear;

    %决定编码的主程序n*m，从1、2、、、n出现m次

    %dt=initDataFT06();%初始化数据

    dt=initDataFT10();

    [rows,cols]=size(dt);

    jobQty=rows;%作业数量

    machQty=cols/2;%机器数量

    pop=80;%群体规模

    chromes=createChromes(jobQty,machQty,pop);%初始化种群

    %种群第一代

    chrome1=chromes(1,:);

    sch=createSchedule(dt,chrome1);

    finishT=fitness(sch);

​

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]于善, 袁逸萍, 李晓娟,等. MATLAB下基于遗传算法作业车间调度系统开发[J]. 机械工程与自动化, 2015(6):4.

[2]谢胜利, 董金祥, 黄强. 基于遗传算法的车间作业调度问题求解[J]. 计算机工程与应用, 2002, 38(10):4.

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