基于遗传算法解决对带准备时间的作业车间调度问题

资 源 简 介

基于遗传算法解决对带准备时间的作业车间调度问题

详 情 说 明

遗传算法在带准备时间的作业车间调度问题中展现出强大的优化能力。该问题需要考虑n个工件在m台机器上的加工顺序约束、各工序加工时间以及机器准备时间，目标是最小化最大完工时间（makespan）。

传统作业车间调度问题（JSP）的难点在于机器准备时间的引入使问题复杂度显著提升。遗传算法通过模拟自然进化过程，采用以下核心机制解决这一NP难问题：

染色体编码：通常采用基于工序的编码方式，每个基因代表一个工序，染色体长度等于总工序数。对于有准备时间的情况，编码需要额外考虑机器切换信息。

适应度函数：直接使用最大完工时间的倒数作为适应度值，使算法自然趋向于寻找更优的调度方案。

遗传操作设计： 选择操作采用轮盘赌或锦标赛策略 交叉操作常用POX（Precedence Operation Crossover）等保序交叉方法 变异操作通过交换或逆转变异维持种群多样性

解码机制：将染色体转换为可行的调度方案时，需要同时考虑工序约束和准备时间约束，采用主动调度生成策略确保解的可行性。

相比传统启发式方法，遗传算法能更好地跳出局部最优，其并行搜索特性特别适合解决这种复杂约束的组合优化问题。实际应用中常结合局部搜索（如禁忌搜索）形成混合算法，进一步提升解的质量。