基于遗传算法的MATLAB车间调度优化与甘特图可视化系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现遗传算法求解柔性车间作业调度问题，包含编码解码、适应度评估及遗传操作，并生成甘特图直观展示优化排程结果。适用于生产调度研究与教学演示。

详 情 说 明

基于遗传算法的车间调度优化系统与甘特图可视化分析

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法的柔性车间作业调度优化系统。系统采用遗传算法对车间作业任务进行智能排程，通过迭代优化求解最优或近似最优的调度方案。系统集成了甘特图生成模块，能够直观展示调度结果的时间安排、机器负载和作业顺序，为车间调度决策提供可视化分析支持。

功能特性

• 智能调度优化：采用遗传算法实现作业任务的智能排程，包含完整的编码解码、适应度计算、选择、交叉和变异操作
• 柔性车间支持：支持作业在不同机器上的可变加工时间，适应柔性制造环境
• 约束处理能力：可处理作业优先级关系、机器可用时间窗等约束条件
• 可视化分析：集成甘特图生成功能，直观展示机器负载、作业进度和时间安排
• 性能评估：提供最大完成时间、机器利用率、平均等待时间等关键性能指标统计
• 收敛监控：实时展示算法优化过程的收敛曲线，监控算法性能

使用方法

输入参数配置

1. 基本调度参数：

- 作业数量：待调度的作业总数 - 机器数量：可用加工机器的总数 - 加工时间矩阵：n×m矩阵，定义每个作业在不同机器上的加工时间

1. 遗传算法参数：

- 种群大小：遗传算法种群规模 - 迭代次数：算法最大迭代次数 - 交叉概率：控制交叉操作发生概率 - 变异概率：控制变异操作发生概率

1. 可选约束条件：

- 作业优先级关系：定义作业间的先后加工顺序 - 机器可用时间窗：指定机器的可用工作时间段

输出结果

系统运行后生成以下输出：

• 最优调度方案的详细数据（作业分配、开始时间、结束时间）
• 算法优化过程的收敛曲线图
• 机器负载甘特图可视化展示
• 调度性能指标统计分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上内存，复杂调度问题需要更大内存
• 显示要求：支持图形显示，用于甘特图可视化

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度流程，主要包括算法参数初始化、种群生成与演化迭代、适应度评估与选择机制、遗传操作执行、最优解提取与验证，以及调度结果的甘特图绘制与性能指标输出等完整功能链。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，完成从数据输入到结果输出的全过程处理。