基于遗传算法的作业车间调度系统MATLAB实现

资 源 简 介

该项目提供遗传算法求解经典作业车间调度问题的入门实现，包含数学模型解析、完整遗传算法流程（初始化/选择/交叉/变异）及甘特图可视化功能，适合MATLAB初学者学习调度算法基础。

详 情 说 明

基于遗传算法的简单作业车间调度系统（JSSP-GA）入门实现

项目介绍

本项目提供了一个基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的作业车间调度问题（Job-Shop Scheduling Problem, JSSP）的完整教学实现。JSSP是制造业中经典的NP-hard优化问题，旨在为多个作业在多个机器上寻找最优的加工顺序，以最小化最大完工时间（Makespan）。本实现详细展示了遗传算法在解决JSSP时的完整流程，包括问题建模、算法设计、结果可视化与性能分析，适合作为调度算法与进化计算的入门学习案例。

功能特性

• 完整的JSSP建模：严格遵循工序顺序约束、机器约束与时间约束，建立标准的调度问题数学模型。
• 标准遗传算法流程：实现种群初始化、轮盘赌选择、顺序交叉（OX）、交换变异及适应度评价等核心操作。
• 丰富的可视化输出：生成调度结果的甘特图，清晰展示各机器上工序的时间安排；绘制算法收敛曲线，直观反映优化过程。
• 全面的性能评估：输出最优调度方案、最大完工时间、机器利用率、平均等待时间等关键指标。
• 灵活的参数配置：支持用户自定义作业数量、机器数量、工序矩阵及遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉/变异概率）。
• 教学友好设计：代码结构清晰，注释详尽，提供完整的运行示例，便于学习者理解与修改。

使用方法

1. 配置问题实例：在脚本中设定作业数量、机器数量，并定义工序矩阵（格式为[作业编号, 机器编号, 加工时间]）。
2. 设置算法参数：调整种群大小、最大迭代次数、交叉概率与变异概率，以平衡搜索效率与求解质量。
3. 运行主程序：执行主函数，算法将自动进行迭代优化，并在控制台输出运行日志（包括每代最优解及Makespan）。
4. 查看结果：程序运行后，将显示最优调度的甘特图与收敛曲线图，并输出详细的调度方案与性能统计数据。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 必备工具箱：MATLAB基本图形绘制功能（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件集成了项目的所有核心功能。它负责解析用户输入的调度问题实例与遗传算法参数，执行完整的遗传算法优化流程，包括种群的初始化、迭代过程中的选择、交叉、变异等遗传操作，并对每一代种群进行适应度评价与精英保留。在算法运行结束后，该文件会计算最终的最优调度方案及其性能指标，并调用绘图函数生成甘特图与收敛曲线以供结果分析。同时，它还在控制台输出详细的运行日志，便于用户监控算法状态与调试。