MATLAB作业车间调度遗传算法优化工具发布

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了作业车间调度问题的遗传算法求解器，通过优化作业加工顺序有效最小化最大完工时间。系统包含完整的遗传算子实现和可视化模块。

详 情 说 明

基于MATLAB的作业车间调度遗传算法优化系统

项目介绍

本项目实现了一个作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSP）的遗传算法求解器。系统通过遗传算法对作业的加工顺序进行优化，目标是最小化最大完工时间（makespan）或其他用户定义的目标函数。程序提供完整的遗传算法框架，支持染色体编码、选择、交叉、变异等操作，并能够输出调度甘特图与算法收敛曲线，为作业车间调度优化提供有效的解决方案。

功能特性

• 完整的JSP求解器：基于遗传算法框架，实现对作业车间调度问题的优化求解
• 灵活的遗传算法参数配置：支持自定义种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等参数
• 多目标函数支持：默认最小化最大完工时间，可扩展其他优化目标
• 可视化输出：生成调度甘特图展示最优调度方案，绘制收敛曲线显示算法优化过程
• 性能统计：输出最优makespan、算法运行时间、迭代次数等关键性能指标

使用方法

输入数据准备

1. 作业数据矩阵：每行表示一个作业，列依次为工序数量、各工序所需机器编号、加工时间
2. 机器数量：指定可用加工设备的总数
3. 遗传算法参数：设置种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等算法参数

运行流程

1. 准备输入数据文件或直接在程序中定义输入参数
2. 运行主程序启动优化计算
3. 查看输出的最优调度方案和性能统计结果
4. 分析生成的甘特图和收敛曲线

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：优化工具箱（用于算法实现）、基本绘图功能
• 硬件要求：无特殊要求，复杂问题求解建议配备足够内存

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，主要包括作业车间调度问题的建模与遗传算法求解框架。具体能力涵盖：初始化种群并设置算法参数，通过选择、交叉、变异等操作迭代优化染色体，计算适应度函数以评估调度方案质量，最终输出最优调度序列及相关统计指标。同时，该文件还负责调用可视化模块，生成甘特图展示机器上的工序排程以及绘制算法收敛过程曲线，完整实现了从问题输入到结果输出的全流程处理。