混合流水车间调度

该源码使用双重种群遗传算法求解混合流水车间调度最优问题，并可绘制迭代过程最优值、平均值变化曲线和最优解甘特图。

双种群策略的遗传算法，还挺适合搞混合流水车间调度问题的。用的是 Matlab 自带的 ga 函数，支持自定义适应度函数、交叉、变异啥的，灵活性还不错。你要是平时就用 Matlab 多，这套代码拿来就能跑，挺方便的。

随着SCI期刊上IG算法在分布式混合流水车间调度问题的研究，我们在Matlab中完成了其代码复现。

混合流设计的事务中心那块，结构还挺巧的，传入、变换、传出这几步分得清清楚楚。你要是经常流转逻辑，比如搞微服务或者消息中间件，看看这个例子挺有启发。接收、发送分块，像Kafka、Pulsar这类异步消息流场景也能借鉴下。

MATLAB 的遗传算法库，用来搞作业车间调度问题，挺顺手的。你如果经常需要多任务、多工序、还得在多个机器之间排队那种复杂调度，这套资源可以帮上大忙。代码写得还蛮清晰，基本流程也都封装好了，从初始化到适应度评估，再到交叉变异，全流程跑下来也不难看懂。 MATLAB 的ga函数就是核心，调用也简单。你只要把任务列表、工序关系、机器限制这些都清楚，适应度函数写合理，整体调度效果还不错。文件里的文档挺详细的，适合拿来直接跑一跑，再改改参数做实验。 进化过程的图也有，能看出来每一代最优值怎么变化的，比较直观。还有甘特图，任务排布一目了然，调度结果一眼就能看出瓶颈在哪。适合想做调度优化实验、或者当论文案

针对多工序串行生产模式下的复杂车间调度问题，提出一种基于遗传算法的优化解决方案。该方案利用遗传算法强大的全局搜索能力，以最小化生产周期为目标，对工序排序和机器分配进行优化。

介绍了如何利用遗传算法解决车间调度问题，并提供了MATLAB源代码，希望能为读者提供实用的参考。

介绍了如何利用遗传算法解决车间调度问题，并提供了MATLAB程序源代码，希望能够对读者有所帮助。

您好，我是Vigneshwar Pesaru。我正在向所有解决作业车间调度问题的研究者提交此代码，特别是排列类型的问题。它包含基本的映射交叉逻辑。您可以使用此代码生成初始解决方案，并进一步生成更多的解决方案。

标准微粒群算法（PSO）通常用于连续优化，不太适用于离散问题如作业车间调度（JSP）。为解决PSO易早熟、收敛慢等问题，提出了一种结合微粒群、遗传和模拟退火算法的混合方法。该方法增强了局部搜索能力，降低了对参数的依赖，改善了早熟现象。仿真实验显示，与标准PSO相比，该算法有效提升了全局收敛性。