遗传算法是一种应用领域很广，解决问题效果较好的一种启发式算法，在解决调度问题中有很好的作用

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

随着以智能制造主导的第四次工业革命的兴起，在传统制造系统中可以进行联合优化决策。制造系统的整合优化影响着生产的效率和成本，如何对生产过程进行调度安排和对设备进行预防性维护成为当下各企业生产制造的重点研究对象。 近几年各种智能计算方法逐渐被引入到作业调度问题中，如遗传算法、模拟退火算法、启发式算法等。如何有效的安排各工件的加工顺序将直接关系到生产效率和生产成本,这是本文所要解决的问题之一。 java 本文以单台机器为例，利用遗传算法进行方案设计，将遗传算法应用到作业调度中去。在满足交货要求和生产要求的情况下，利用遗传算法对制造系统进行单机调度，从而完成制造系统的最优的调度计划和设备维护计划。通过编程实现最优的作业调度。

针对钢铁企业中的热轧生产调度问题,考虑了生产工艺中的多重约束,建立了基于奖金收集车辆路径问题模型的批量计划模型。模型综合考虑了同宽轧制长度的限制和烫辊材的约束,并针对约束复杂冲突的特点,设计一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法来求解。生产实际数据的仿真实验表明模型和算法的有效性。

串行工序，多工序串行

资源包含文件：课程设计报告word+代码及可执行exe文件 软件的基本功能：本软件在 vs code 环境下实现先来先服务、短作业优先、高响应比优先、时间片轮转调度算法、优先级调度算法和多级反馈队列调度算法，满足不同需求调度。 输入/输出形式：I/O 输入：data 数组键盘输入。I/O 输出：运行结果从屏幕输出。文本输出：新的键盘输入的 data 数组添加到历史数据中。 测试数据要求：对 data 数组赋值时，赋值的长度不可大于 data 数据的长度。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125298828

目录 一 题目分析 2 1 FIFO算法（先进先出） 2 2 最近最久未使用算法（LRU算法）基本思想 2 二 程序设计 2 1 数据结构设计 2 2 函数设计 3 3 流程图 5 1 FIFO算法设计流程图 5 2 LRU 算法设计流程图： 6 三 代码 8 四 结果分析 12 五 实验总结及心得体会 13">目录 一 题目分析 2 1 FIFO算法（先进先出） 2 2 最近最久未使用算法（LRU算法）基本思想 2 二 程序设计 2 1 数据结构设计 2 2 函数设计 3 3 流程图 5 1 FIFO算法设计流程图 5 2 LRU 算法设计流程图： 6 三 代码 8 四 结 [更多]

#include void main() { int k,J,p,m,s,io,t,i,u; k=1; int n[4]={3,4,3,3}; int q[5][4]={{0,0,0,0},{30,31,29,28},{34,34,35,35},{38,37,38,37},{0,40,0,0}}; int nn[4],q1[14],no[14][4],q2[14]; for(t=0;t<14;t++) for(i=0;i<4;i++)no[t][i]=0; while(k<=4){ if(k==1){ nn[k-1]=n[k-1]; J=0; do{ q1[J]=q[J][k-1]; no[J][k-1]=J; J++; }while(J<=n[k-1]);} else{ m=nn[k-2]; nn[k-1]=m+n[k-1]; J=0; while(J<=nn[k-1]){ int y=1000; int i=0; loop: if(J-i>m){i++; if(i>n[k-1]){q2[J]=y;no[J][k-1]=io;} else goto loop;} else if(i>J) {q2[J]=y;no[J][k-1]=io;} else {s=q[i][k-1]+q1[J-i]; if(sn[k-1]){q2[J]=y;no[J][k-1]=io;} else goto loop; } J++;} for(i=0;i=0){p=J; k=4; while(k>=1){no[J][k-1]=no[p][k-1]; p=p-no[p][k-1]; k--;} J--; } printf("J\\NO 1# 2# 3# 4# Q\n"); for(t=0;t<14;t++) printf("%2d %d %d %d %d %d\n",t,no[t][0],no[t][1],no[t][2],no[t][3],q2[t]); }

以彩票调度算法实现了操作系统进程调度，以彩票调度算法实现了操作系统进程调度，

基于多层编码遗传算法的车间调度算法（含详细代码）