基于GA的JSP Python项目源码及文档合集.zip

简介：
本资源包包含了一个结合遗传算法（GA）优化技术的JSP与Python项目的完整源代码和详尽文档，适用于研究学习与开发参考。 GA（遗传算法）求解JSP（车间调度问题）涉及工件在机器间的流转：当一个工件在一个机器上完成加工后，必须流转到下一个机器才能开始下一道工序的加工。（与原作的时间窗计算方式不同） 某些机器设有缓冲区：如果一个工件的下一工序是在设置了缓冲区的机器上进行，则该工件可以在当前工序完成后直接流入下一工序，而无需等待下一台机器空闲。 工件组合：一组特定顺序下的工件必须保持固定的加工流程。 考虑不同时间段对应的生产能力差异：由于不同时段（如不同的班次）的工作效率有所不同，同一物料在相同工作中心的耗时会有所变化。 【两种使用方法】 运行JSPGAGraphPainter.py文件中的main函数可以加载test1-3测试用例，并应用GA进行求解。最终输出最优解的甘特图以及迭代过程中种群的最大、最小和平均适应度曲线。 或者，通过运行JSPGAHttpServer.py文件提供HTTP服务来使用遗传算法解决调度问题，最后返回各机器上每件工件的具体加工起始时间和结束时间。