JAVA遗传算法解决车间调度问题 下面给出作业车间调度问题的一个实例，其中每个工序上标注有一对数值（m,p），其中，m表示当前工序必须在第m台机器上进行加工，p表示第m台机器加工当前工序所需要的加工时间。（注：机器和作业的编号从0开始）  jop0=[(0,3),(1,2),(2,2)]  jop1=[(0,2),(2,1),(1,4)]  jop2=[(1,4),(2,3)] 在这个例子中，作业jop0有3道工序：它的第1道工序上标注有(0,3)，其表示第1道工序必须在第0台机器上进行加工，且需要3个单位的加工时间；它的第2道工序上标注有(1,2)，其表示第2道工序必须在第1台机器上进行加工，且需要2个单位的加工时间；余下的同理。总的来说，这个实例中共有8道工序。 该问题的一个可行解是L=8道工序开始时间的一个排列，且满足问题的约束。

流水车间调度是一类典型的生产调度问题, 属于NP-难问题. 针对传统的最优化方法难以求解大规模问题, 提出了一个Memetic 算法, 在算法的局部搜索中使用一种新型的基于NEH的邻域结构, 并且其邻域规模随着搜索的 进行能够动态变化, 可以大大提高算法的搜索能力. 通过对标准Benchmark 问题的测试, 所得结果表明提出的基于新 邻域结构的Memetic 算法具有较好的性能, 并且优于已有文献中的粒子群算法.

排序方面十分经典的著作，Pinedo所写，里面详细介绍了单机排序问题，流水车间调度问题等，并且对对算法也进行了一定的分析。

【车间调度】基于matlab多层编码免疫遗传算法求解多目标生产调度问题【含Matlab源码 710期】

【车间调度】基于matlab改进蛙跳算法求解车间调度问题【含Matlab源码 073期】.zip

.m文件可直接使用，采用传统遗传算法，三维实数编码，解决柔性作业车间调度问题，工件数量与工序数量可自行调节。

利用果蝇优化算法求解混合流水车间调度问题，包括零等待问题和批量流调度问题，即n个工件在m个阶段上进行加工，每个阶段都至少存在一台并行机

王凌的著作，很经典的一本书。详细介绍了车间作业调度，流水车间作业调度的基础知识，以及在遗传算法中的编码方法，对于遗传算法中的交叉和变异操作也进行了详细的介绍。

网上传的好多代码都是删去几行的不能运行（鄙视），我改全以后发上来了（保证可用），希望对大家有用。 网上传的好多代码都是删去几行的不能运行（鄙视），我改全以后发上来了（保证可用），希望对大家有用。

改进的NSGA-II算法解决多目标地流流水车间调度问题