MATLAB遗传算法实现：经典作业车间调度优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了经典作业车间调度问题的遗传算法求解，包含数学模型建立、遗传操作（选择、交叉、变异）及甘特图可视化功能，帮助用户高效优化作业调度方案。

详 情 说 明

基于遗传算法的经典作业车间调度优化系统

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法的经典作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSSP）求解系统。系统通过遗传算法优化工序调度顺序，旨在最小化最大完工时间（makespan），并提供完整的可视化分析和性能评估功能。该系统特别适合调度算法初学者进行教学演示和算法理解。

功能特性

• 完整问题建模：建立经典作业车间调度问题的数学模型，明确约束条件和优化目标
• 遗传算法核心：实现完整的遗传算法流程，包括选择、交叉、变异等操作
• 可视化展示：自动生成调度甘特图，直观展示工序在机器上的时间安排
• 性能分析：计算关键性能指标，包括最大完工时间、机器利用率等
• 参数配置：提供友好的算法参数配置界面，支持不同策略选择
• 教学友好：代码结构清晰，注释详细，适合算法学习和实验

使用方法

输入参数配置

1. 问题实例设置：

- 作业数量：整数，表示待调度的作业总数 - 机器数量：整数，表示可用机器设备总数 - 工序矩阵：n×3矩阵，每行格式为[作业编号, 机器编号, 加工时间]

1. 遗传算法参数：

- 种群大小：遗传算法每代个体数量（整数） - 迭代次数：算法进化代数（整数） - 交叉概率：0-1之间的小数，控制交叉操作发生概率 - 变异概率：0-1之间的小数，控制变异操作发生概率 - 选择策略：支持锦标赛选择或轮盘赌选择

输出结果

系统运行后将生成以下结果：

• 最优调度方案：工序在机器上的执行顺序列表
• 最大完工时间：所有作业完成的最小时间值
• 机器利用率：各设备的忙闲程度统计
• 收敛曲线：算法进化过程中目标函数值的变化趋势
• 甘特图：彩色条形图展示工序时间安排（横轴时间，纵轴机器）
• 详细时间表：每个工序的具体开始和结束时间

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 基本MATLAB工具箱（无需特殊工具箱）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括问题数据输入处理、遗传算法参数初始化、种群进化迭代控制、最优解解码与验证、调度结果可视化生成以及性能指标计算与输出等关键环节，实现了从问题输入到结果展示的完整求解链路。