封装了并行机调度PMS、流水车间调度FSP、作业车间调度JSP中的启发式算法和智能群算法[遗传算法GA、粒子群算法PSO、蚁群算法ACO、禁忌搜索TS、模拟退火SA等]；旅行商问题TSP优化求解算法[最近邻算法、领域搜索算法、禁忌搜索算法、Lin2-opt和3-opt算法]；车辆路径问题VRP优化求解算法[节约里程法、改进式节约里程法、扫描算法Sweep]

为了捕获柔性作业车间调度的多目标和不确定性，构建了具有发布时间不确定性的多目标柔性作业车间调度问题的数学模型（MOFJSSP-RTU），其中，制造时间跨度，拖延性，在各种约束下同时考虑了稳定性和鲁棒性。 为了适当地解决MOFJSSP-RTU问题，提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法（IMOEA / D），用于鲁棒调度。 我们算法的新颖性在于它采用了一种新的子问题更新策略，该策略利用了全局信息，允许存档中记录的精英分子参与子代，并结合了基于修复的交叉算子和自适应差分进化（DE基于）的变异算子，有助于更好地平衡算法的探索和开发。 在4个问题实例上的实验结果表明，我们的基于IMOEA / D的鲁棒调度方法具有比最新的多目标优化进化算法（MOEA）更好的收敛性能，并且还擅长于保持解决方案的均匀分配。 还分析了三个目标之间的不同权衡。

一个以最小化最大完工时间未目标的简单的混合流水车间调度问题代码

hfsp_HFSP_混合流水车间_混合流水车间调度适应度函数程序_makespan_混合流水.zip

车间调度问题，用遗传算法实现，并给出源代码，希望对大家有用

【车间调度】基于遗传算法实现产品自动排序问题matlab源码

【车间调度】基于遗传算法求解车间调度模型含GUI.zip

串行工序，多工序串行

灰狼优化算法（GWO）是目前一种比较新颖的群智能优化算法，具有收敛速度快、寻优能力强等优点。将灰狼优化算法用于求解复杂的作业车间调度问题，与布谷鸟搜索算法进行比较研究，验证了标准GWO算法求解经典作业车间调度问题的可行性和有效性。在此基础上，针对复杂作业车间调度问题难以求解的特点，对标准GWO算法进行改进，通过进化种群动态、反向学习初始化种群以及最优个体变异三个方面的改进操作，测试结果表明，改进后的混合灰狼优化算法能够有效跳出局部最优值，找到更好的解，并且结果鲁棒性更强。

为了探讨头脑风暴算法对离散调度问题的求解能力,以柔性作业车间调度问题为应用场景,提出集成种群多样性机制和讨论机制的头脑风暴优化算法.首先,建立柔性作业车间调度模型;然后,提出双机制头脑风暴优化算法,包含增加种群多样性机制和讨论机制,并深入分析算法的关键参数,设计关键操作,提出基于扩展工序的编码方式,设计聚类算法、扰动算子和合并算子;最后,对典型算例进行仿真计算,结果表明,增加种群多样性和讨论机制的头脑风暴优化算法表现最为优异,能够有效避免算法早熟,显著提高该系列算法的寻优能力.