本资源文件共有20个算例 供研究车间调度人员 测试所提方法应用至FJSP中的有效性

FJSP的标准测试数据集，内部包含4个子数据集（edata/rdata/sdata/vdata），每个子数据集分别包含66个算例，这些子数据集由JSP标准测试数据集修改而来（ABZ/FT/LA/ORB）。数据来源：Hurink, B. Jurisch, and M. Thole, “Tabu search for the job-shop scheduling problem with multi-purpose machines,” Operations-Research-Spektrum, vol. 15, no. 4, pp. 205–215, 1994. 其中，sdata算例中每个工序只能分配一台机器；edata算例中有少量工序可以分配给多台机器；rdata算例中许多工序都可以分配给多台机器；vdata算例中每个工序都可以分配给多台机器。

1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信

针对带交货期的柔性作业车间调度问题(flexible job shop scheduling problem,FJSP),提出一种离散猫群优化算法(discrete cat swarm optimization,DCSO),以优化工件最大完工时间和平均提前/拖期时间.首先,设计一种两段式离散编码方式,用于表示调度解,并采用启发式算法实现种群初始化;其次,为了使算法能够直接在离散调度空间内运行,在搜寻模式下设计基于3种不同邻域结构的搜寻方法,并在跟踪模式下提出一种新型离散个体更新公式;再次,采用线性自适应猫群行为模式选择策略,协调算法全局搜索和局部搜索的能力;最后,为了进一步改善计算结果,在算法中嵌入一种局部搜索策略.通过基准算例测试DCSO算法的性能,仿真结果表明所提DCSO算法在求解FJSP问题方面的有效性.

在原来ga基础上改变适应度函数解决实际大规模交期问题，并且有交期惩罚函数可以修改你需要的目标值

NSGA2车间调度算法求解柔性作业车间调度matlab实现代码

这个资源是python实现的教与学算法求解多目标柔性作业车间调度问题的代码

柔性作业车间调度算例（包括：Brandimarte_DATA、DAUZERE_DATA、Hurink_DDATA）

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

基于Python求解遗传算法FJSP4.py