遗传算法做的作业调度问题

资 源 简 介

遗传算法做的作业调度问题

详 情 说 明

在解决作业调度问题时，遗传算法展现出了强大的优化能力。该问题涉及三个关键作业，每个作业都有自己的处理时长和紧急程度属性。当作业未能在规定时间内完成时，系统会施加相应的惩罚措施，这使得问题的优化目标变为最小化总惩罚同时最大化整体收益。

遗传算法在这个问题中的实现采用了经典的选择、交叉和变异操作。算法开始时随机生成一组候选解（染色体），每个解代表一种作业调度顺序。通过评估函数计算每个解的适应度，考虑作业的完成时间和对应的奖惩情况。选择操作保留适应性强的个体，交叉操作组合优秀解的特征，而变异操作则引入新的多样性。

经过多代进化后，算法收敛到最优或接近最优的作业调度方案。为了直观展示优化结果，系统采用GUI界面呈现甘特图，图中清晰标注了各作业的执行时段和完成状态，便于用户理解最优调度方案的时间安排和性能指标。这种可视化方式极大提升了方案的直观性和可解释性。