一种改进的作业车间调度转换瓶颈算法，黄志，，本文讨论了车间调度最小完工时间问题，简洁地证明了以Schrage算法做单机调度的转换瓶颈算法对任何实例都能得到可行解。本文还给出��

优化目标: 最小平均流动时间 粒子数:20 循环代数:500 变异率:0.35 变异变换对数:3 模拟退火初始值:1000 模拟退火终值:0 迭代循环值:47 47 47 47 47 47 47 47 46 46 46 46 46 45 45 44 44 44 43 43 43 43...... 最小平均流动时间:42 最大完工时间:60 最小间隙时间:55 最优粒子3 2 6 6 5 4 1 2 2 1 6 4 5 4 5 3 1 3 6 4 3 2 5 6 2 1 5 3 4 3 2 5 1 6 1 4

大数据背景下的生产调度模型和算法研究，比较经典的一篇论文

本文使用一种简单易实现的遗传算法对Job-Shop调度问题进行了求解，在遗传操作中根据适应度值通过概率选择子代，两个个体的交叉不能产生可行解，因此，在交叉操作中对一个个体选取两个片段进行交换来模拟交叉操作，在变异操作中我们定义变异算子λ，随机选取λ个位置，产生这λ位置的所有邻域解，选取适应度值最高的作为子代，对几个经典的例子进行了测试，实现的问题的求解。

20世纪50年代中期创立了仿生学，人们从生物进化的机理中受到启发。提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法，如进化规划、进化策略、遗传算法等，这些算法成功地解决了一些实际问题。 20世纪90年代意大利学者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发，通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出来一种新型的模拟进化算法—— 蚁群算法，是群智能理论研究领域的一种主要算法。用该方法求解TSP问题、分配问题、job-shop调度问题，取得了较好的试验结果．虽然研究时间不长，但是现在的研究显示出，蚁群算法在求解复杂优化问题（特别是离散优化问题）方面有一定优势，表明它是一种有发展前景的算法．

缩短Job-Shop生产的工期除了用优化调度方法外，还可以对批量进行适当的分割，进一步优化生产计划。论述一种简化的Job-Shop批量分割的优化调度的方法，解决分批调度的原则、位置和对工期影响等问题，提出分批的步骤和方法。根据工艺路线的约束，用状态变量描述调度过程，在此基础上用一种启发式的算法进行通常的优化调度，在此调度计划中用一种算法找出工期最长的关键路径。分批应遵循3个规则：①分批的步骤是先优化后分批；②分批应该在这样的一个设备上，即该设备-任务完成后其加工路线上的下一个设备应该有空闲时间；③该任务工

FJSP的遗传算法的Python实现。 基于李新宇和高良[1]的论文。 代码结构 该代码旨在按照本文第4节的内容进行阅读。 拟议房委会的工作流程（4.1） main.py 编码和解码（4.2） encoding.py，decoding.py 遗传算子（4.3） 遗传学 通过禁忌搜索进行本地搜索（4.4） 本节已被忽略 终止标准（4.5） 终止 用法 要从Brandimarte数据对Mk02问题运行算法，请执行以下操作： $ python3 main.py test_data/Brandimarte_Data/Text/Mk02.fjs 测试数据可以在上找到。 参考 [1]李新宇和高良。 一种有效的混合遗传算法和禁忌搜索，解决柔性作业车间调度问题。国际生产经济杂志，174：93 – 110，2016

研究Job-shop下的批量调度问题，零件的批量和各批次的投产顺序是车间调度过程中必须决策的问题，研究批量调度问题有很大的实践意义。笔者以最小化提前完工惩罚费用、拖期惩罚费用以及生产线运行费用3者之和为调度目标，建立了Job-shop环境下的批量调度问题的模型。提出了一种将P1ant-Simulation仿真模型嵌入遗传算法的联合求解批量调度的方法，仿真模型的建立可使结果更符合生产实际。研究结果表明：批量调度相比于常规调度方法有较大的优势，缩短总体加工周期提高设备利用率。

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