车间作业调度问题遗传算法优化源码

资 源 简 介

本项目旨在利用遗传算法解决经典的车间作业调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSSP）。其核心目标是在满足所有工件加工顺序及机器唯一性约束的前提下，寻求最优的作业排序方案，以实现最大完工时间（Makespan）的最短化。系统实现了完整的遗传进化流程，包括基于工序的编码方案，这种编码方式能够自动保证生成的每一个个体都是合法可行的调度解。功能模块涵盖了初始种群的随机生成、基于完工时间倒数的适应度评价模型、锦标赛选择算子、部分匹配交叉或顺序交叉算子以及变异操作。为了解决算法在后期

详 情 说 明

车间作业调度问题 (JSSP) 遗传算法优化系统

项目介绍

本项目提供了一套完整的基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的物理车间作业调度解决方案。车间作业调度问题（JSSP）是组合优化领域的经典难题，其核心在于在满足工件加工顺序约束（每个工件的工序必须按序进行）和机器唯一性约束（同一台机器在同一时刻只能加工一个工件）的前提下，寻找一组最优的工序排列顺序，以使整个生产过程的总完工时间（Makespan）达到最短。

功能特性

• 合法性保障编码：采用基于工序的染色体编码方式，通过工件编号的重复出现来代表不同工序，从机制上确保了交叉和变异操作生成的每一个个体都是合法的调度方案。
• 自适应参数调节：引入了动态变异概率机制，变异率随进化代数线性递减，平衡了算法初期的全局搜索能力与后期的局部收敛稳定性。
• 高效解码逻辑：实现的解码模块能够精确处理复杂的时序约束，自动计算各工序的开始与结束时间。
• 多维可视化输出：系统自动生成算法进化过程的收敛曲线图，并绘制直观的彩色甘特图，展示机器占用情况与工件加工进度。
• 精英保留策略：在每一代进化过程中，自动保留当前最优个体，防止优良基因在随机交叉变异中丢失。

使用方法

1. 在 MATLAB 环境中打开主程序脚本。
2. 根据实际需求，在代码的输入数据设置部分修改工件加工机器矩阵和加工时间矩阵。
3. 根据问题规模调整种群大小、最大迭代次数等遗传算法参数。
4. 运行脚本，程序将自动执行进化计算。
5. 程序运行结束后，可在命令窗口查看最优完工时间，并观察弹出的进化曲线图和甘特图。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本。
• 无需额外工具箱，基于基础数值计算与绘图功能实现。

实现逻辑与算法细节

#### 1. 数据结构设计 系统通过两个核心矩阵定义任务：

• 机器顺序矩阵：定义了每个工件每一道工序所对应的加工机器编号。
• 加工耗时矩阵：记录了对应每一道工序在指定机器上所需的作业时长。

#### 2. 初始化与编码 染色体长度由工件数乘以工序数决定。每个工件的编号在染色体中出现的次数等于其工序总数。例如，若工件1有3道工序，则数字“1”在序列中会出现3次，第一次出现代表工件1的第一道工序，以此类推。初始化过程通过对这种特定构成的序列进行随机重排来生成初始种群。

#### 3. 适应度评价与解码 评价模型以最大完工时间为核心指标。解码逻辑通过遍历染色体，根据以下两个约束计算每个工序的启动时间：

• 工件约束：当前工序必须在同一工件的前一道工序完工后开始。
• 机器约束：当前工序必须在目标机器空闲后开始。

最终的适应度取所有工序中最晚完工时刻的最大值。

#### 4. 遗传算子实现

• 选择操作：采用锦标赛选择法，通过随机抽取若干个体并保留其中最优者，确保了优良基因的传递，同时维持了种群多样性。
• 交叉操作：实现了一种基于工件子集的交叉方式（POX风格）。随机选择一部分工件，保留父代1中这些工件的位置，而其他位置则按照父代2中非选中工件出现的顺序进行填充，从而避免产生非法解。
• 变异操作：通过随机交换染色体中两个位置的值来引入新性状，配合动态调整的变异概率，有效跳出局部最优陷阱。

#### 5. 结果可视化

• 收敛分析：通过记录历代最佳完工时间，绘制进化曲线，用于评估算法的收敛速度和质量。
• 调度方案展示：甘特图以机器编号为纵坐标，时间为横坐标。不同工件使用不同颜色区分，矩形块内部标注工件及工序编号，清晰展现了车间资源的排产安排。