流水车间调度遗法

资 源 简 介

流水车间调度遗法

详 情 说 明

流水车间调度问题是制造业中常见的优化问题，其主要目标是在满足生产约束的前提下，合理安排工件在各机器上的加工顺序，以最小化总完工时间或最大化生产效率。遗传算法作为一种启发式优化方法，因其并行搜索和全局优化能力，常被用于解决此类调度问题。

流水车间调度遗法通常包括以下核心环节：

编码与初始化 染色体的编码通常基于工件的排列顺序，每个个体代表一个可行的调度方案。初始种群随机生成或基于启发式规则构造，保证多样性。

适应度函数设计 适应度值反映调度方案的质量，常见指标包括总完工时间（Makespan）、延迟时间等，通过仿真计算目标函数值。

遗传操作 选择：采用轮盘赌、锦标赛等方法保留优质个体。 交叉：通过部分映射交叉（PMX）或顺序交叉（OX）生成子代。 变异：交换或逆转变异操作引入新基因，避免早熟收敛。

控制参数设置 支持用户通过窗口输入关键参数，如种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等，直接影响算法的搜索能力和效率。

可视化输出 仿真图：展示甘特图或调度时序图，直观呈现机器负载与工件加工顺序。 收敛曲线：绘制迭代过程中最优解的变化趋势，验证算法稳定性。

该方法通过动态调整参数和可视化反馈，便于用户理解优化过程，并快速验证调度方案的可行性。扩展方向可结合局部搜索（如禁忌搜索）或混合启发式策略进一步提升性能。