求解job shop scheduling problem 遗传算法

资 源 简 介

求解job shop scheduling problem 遗传算法

详 情 说 明

在制造系统中，Job Shop调度问题（JSP）是经典的NP难组合优化问题。遗传算法因其全局搜索能力特别适合解决这类复杂调度问题。采用整数编码方案时，每个染色体直接表示工序的排列顺序，直观且易于计算适应度。

整数编码需要特别注意非法解的处理。当采用双点交叉时，可能在两个随机切点间交换父代基因片段，这会破坏工序的约束条件（如重复操作或遗漏工序）。此时需要设计溢出位修复机制：通过扫描染色体并标记缺失/重复的工序编号，用缺失值替换重复项中的多余基因。

适应度函数通常采用最大完工时间（makespan）的倒数，配合锦标赛选择策略保持种群多样性。变异操作可采用相邻基因交换的方式，在维持合法解的前提下增强局部搜索能力。该算法在Matlab中实现时，可利用矩阵运算快速计算工序时间表，并通过可视化甘特图直观展示优化结果。