基于遗传算法的智能生产调度系统 - MATLAB仿真平台

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境下开发了集成化生产调度仿真平台，采用遗传算法优化多约束生产排程。支持甘特图可视化展示，可灵活处理设备产能、订单优先级等约束条件，提供交互式参数设置界面。

详 情 说 明

基于遗传算法的智能生产调度系统

项目介绍

本项目开发一个集成化生产调度仿真平台，通过遗传算法优化生产排程。系统支持甘特图可视化展示，能够处理多约束条件下的生产调度问题，包括设备产能限制、订单优先级、生产周期等。平台提供交互式参数设置界面，用户可自定义算法参数和约束条件，实时观察调度结果和收敛曲线。

功能特性

• 智能优化调度：采用遗传算法进行多目标优化，有效处理复杂约束条件
• 可视化展示：直观的甘特图展示调度结果，彩色区分不同状态
• 交互式参数设置：友好的用户界面，支持算法参数和约束条件自定义
• 多维度性能评估：提供最大完成时间、设备利用率、订单延迟率等关键指标
• 实时监控：动态显示算法收敛过程和优化进度

使用方法

1. 准备输入数据：

- 订单数据：订单编号、产品类型、数量、交付日期、优先级 - 资源数据：设备编号、最大产能、维护时间、加工速率 - 工艺数据：工序顺序、各工序加工时间、设备依赖关系 - 约束条件：最大延迟允许、设备连续工作时间限制

1. 运行程序并设置参数：

- 在交互界面中调整遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉概率等） - 配置生产约束条件和优化目标权重

1. 查看输出结果：

- 最优调度方案展示 - 甘特图可视化调度效果 - 性能指标统计分析 - 算法收敛过程曲线

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 磁盘空间：1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括算法初始化、数据预处理、遗传算法优化引擎、约束处理逻辑、甘特图可视化生成、结果分析和性能指标计算等模块，实现了从数据输入到结果展示的完整处理流程。