基于MATLAB的流水线车间作业调度遗传算法优化系统

资 源 简 介

本项目扩展GreenSim团队遗传算法框架，实现多阶段多机的流水线车间作业调度优化。支持n个任务在m个加工阶段的复杂调度，通过MATLAB智能搜索最优解，适配多机并行场景，提升调度效率与资源利用率。

详 情 说 明

流水线型车间作业调度遗传算法优化系统 (GreenSim团队扩展版)

项目介绍

本项目基于GreenSim团队原创的遗传算法框架，实现了针对多阶段、多机并行流水线车间的作业调度优化解决方案。系统通过高效的遗传算法智能搜索最优调度方案，能够处理n个任务在m个加工阶段的复杂调度问题，并允许每个阶段配置多台并行机器。核心目标是寻找使得最大完工时间（Makespan）最小的最优调度方案，以解决实际生产环境中的调度优化难题。

功能特性

• 强大问题建模能力：支持多阶段流水线调度，每个阶段可包含多台并行机器。
• 高效遗传算法核心：采用精英保留策略与自适应变异机制，确保快速收敛到高质量解。
• 多维度输出结果：提供最优调度方案、最小Makespan、收敛曲线、甘特图及详细统计报告。
• 灵活的输入配置：可通过矩阵和参数灵活定义加工时间、机器配置及算法参数。
• 支持复杂约束：可扩展处理任务优先级、机器特定可用时间等实际约束条件。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 创建任务工序矩阵（n×m），定义每个任务在各阶段的加工时间。 - 设定机器配置向量（1×m），指定每个阶段的并行机器数量。 - 配置遗传算法参数（种群规模、迭代次数、交叉概率、变异概率等）。

1. 运行优化系统：

- 执行主程序启动优化计算。

1. 获取与分析结果：

- 系统将输出最优的任务加工顺序与机器分配方案。 - 查看最小Makespan值、收敛曲线图及调度甘特图。 - 分析运行时间、收敛代数等性能统计报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 内存建议：≥ 4GB RAM（处理大规模问题时建议更高）

文件说明

主程序文件集成了项目的核心调度逻辑与算法流程，主要承担以下功能：初始化遗传算法参数与种群，执行迭代进化循环（包括选择、交叉、变异操作），调用解码函数将染色体映射为可行的调度方案并计算适应度，管理精英保留策略以确保最优解不丢失，监控收敛过程并判断终止条件，最终输出最优调度方案、性能指标及生成可视化的结果图表（如收敛曲线和甘特图）。