基于MATLAB的遗传算法车间作业调度优化系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用遗传算法求解通用车间作业调度问题，实现多工件在多机器上的最优加工顺序安排。系统自动生成调度方案，以最小化最大完工时间为目标，提升生产效率与资源利用率。

详 情 说 明

基于遗传算法的通用车间作业调度优化系统

项目介绍

本项目是一个针对通用车间作业调度问题（JSSP）的优化求解系统。系统采用遗传算法作为核心优化引擎，通过模拟自然进化过程，寻找多工件在多机器上的最优加工顺序安排方案。该系统能够有效最小化最大完工时间（Makespan），提升车间生产效率，并提供直观的可视化结果，辅助用户进行分析与决策。

功能特性

• 高效优化引擎：基于成熟的遗传算法，具备良好的全局搜索能力，避免陷入局部最优。
• 灵活参数配置：支持自定义遗传算法参数（如种群大小、迭代次数、交叉/变异概率），适应不同规模与复杂度的调度问题。
• 通用问题建模：能够处理标准的JSSP问题，并支持可选约束条件（如交货期、工序优先级）的扩展。
• 结果可视化：自动生成调度甘特图与算法收敛曲线，直观展示调度方案与优化过程。
• 完备输出信息：提供最优调度序列、最小Makespan、运行时间统计等详细信息。

使用方法

1. 准备输入数据：根据您的车间调度问题，确定并准备以下输入信息：

- 工件数量（整数） - 机器数量（整数） - 工序矩阵：一个 n×3 的矩阵，其中每行定义一道工序，格式为 [工件编号, 机器编号, 加工时间] - （可选）遗传算法参数：如种群大小、迭代次数等，若不指定将使用默认参数。 - （可选）约束条件：如各工件的交货期或工序间的优先级关系。

1. 运行主程序：启动系统的主程序入口。

1. 查看与解读结果：程序运行完毕后，将在命令行窗口输出最优调度方案和Makespan值，并自动弹出两个图形窗口：

- 收敛曲线图：展示遗传算法在迭代过程中最优解的变化趋势，反映算法的收敛性能。 - 调度甘特图：以时间线形式清晰展示每个机器上工序的排程情况，方便直观检查调度方案。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：需安装 MATLAB（推荐 R2016b 或更高版本）
• 硬件建议：无特殊要求，但对于大规模问题（工件/机器数量多），更高的CPU性能与内存容量将有助于缩短计算时间。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度与控制逻辑。它主要负责初始化用户交互界面以接收问题参数与算法配置，调用数据预处理模块来验证和格式化输入信息，驱动遗传算法优化流程的执行，包括种群初始化、适应度评估、选择、交叉和变异等关键操作，并对最终得到的最优调度方案进行解码与性能评估。此外，该文件还协调结果输出模块，生成并显示包含最优工序序列、最大完工时间、收敛过程曲线和调度甘特图在内的综合报告。简而言之，该文件是实现从问题输入到结果输出完整流程的中央控制器。