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FJSP遗传算法的Python实现: flexible-job-shop应用场景

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简介：
本项目采用Python语言实现了针对柔性作业 shop问题（FJSP）的遗传算法解决方案，旨在优化生产调度与资源配置。 FJSP的遗传算法Python实现基于李新宇和高良[1]的论文。代码结构按照本段落第4节的内容设计。 - 拟议房委会的工作流程（4.1）：在main.py中实现。 - 编码和解码（4.2）：分别在encoding.py和decoding.py文件中完成。 - 遗传算子（4.3） - 通过禁忌搜索进行本地搜索的遗传学方法（4.4）：本节内容未被包括在此代码实现中。 - 终止标准（4.5） 使用说明： 要运行针对Brandimarte数据集中的Mk02问题的算法，请执行以下命令： $ python3 main.py test_data/Brandimarte_Data/Text/Mk02.fjs 测试数据可以在指定目录下找到。 参考文献: [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

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  • FJSP遗传算法的Python实现: flexible-job-shop应用场景
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    本项目采用Python语言实现了针对柔性作业 shop问题（FJSP）的遗传算法解决方案，旨在优化生产调度与资源配置。 FJSP的遗传算法Python实现基于李新宇和高良[1]的论文。代码结构按照本段落第4节的内容设计。 - 拟议房委会的工作流程（4.1）：在main.py中实现。 - 编码和解码（4.2）：分别在encoding.py和decoding.py文件中完成。 - 遗传算子（4.3） - 通过禁忌搜索进行本地搜索的遗传学方法（4.4）：本节内容未被包括在此代码实现中。 - 终止标准（4.5） 使用说明： 要运行针对Brandimarte数据集中的Mk02问题的算法，请执行以下命令： $ python3 main.py test_data/Brandimarte_Data/Text/Mk02.fjs 测试数据可以在指定目录下找到。 参考文献: [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
  • Python实现的FJSP遗传算法_代码下载
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    本资源提供基于Python编程语言实现的柔性流水车间调度问题(FJSP)遗传算法源代码，适用于研究与学习。 一种有效的混合遗传算法与禁忌搜索方法用于解决灵活的车间调度问题。
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    本课程作业为大连理工大学现代智能优化算法课设项目，旨在通过遗传算法解决复杂的JOB-SHOP调度问题，探索高效求解策略。 本段落采用了一种简单且易于实现的遗传算法来解决Job-Shop调度问题。在该算法中，根据适应度值通过概率选择后代个体；两个个体之间的交叉操作不会直接产生可行解，因此，在执行交叉时从一个个体选取两段片段进行交换以模拟这一过程。变异操作定义了一个变异算子λ：随机选定λ个位置，并生成这些位置的所有邻域解决方案，最终挑选出适应度值最高的作为下一代的后代个体。通过对几个经典案例进行了测试验证了该算法的有效性，成功实现了问题求解的目标。
  • Python实现的遗传算法实例
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    本实例深入浅出地讲解了如何使用Python语言来实现遗传算法，并通过具体案例展示了其应用过程和优化效果。适合初学者入门学习。 用Python实现遗传算法的一个实例来求解函数f(x) = 10 sin(5x) + 7 cos(4x)，在0 < x < 10区间内的最大值。
  • Python实现的遗传算法实例
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    本篇文章详细介绍了如何使用Python语言编写遗传算法的具体步骤和代码示例，适合对遗传算法感兴趣的编程爱好者参考学习。 用Python实现遗传算法的一个实例来求解函数f(x) = 10 sin(5x) + 7 cos(4x)在区间0 < x < 10内的最大值。
  • MDVRP.rar_VRP遗传算法_MATLAB实现_MDVRP问题_遗传算法应用_VRP
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    本资源为MATLAB环境下针对车辆路径问题（VRP）中多配送车型变种（MDVRP）的遗传算法解决方案，提供源代码及详细文档。 使用MATLAB软件并通过遗传算法来解决VRP问题。
  • 遗传算法的应用与实现示例
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    本文章详细介绍了遗传算法的基本原理及其在实际问题中的应用案例，涵盖了算法的设计、编码方法以及优化策略等内容。适合初学者入门及进一步研究参考。 遗传算法的实现及应用举例展示了这种算法为解决复杂系统优化问题提供了一种通用框架。
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    本资源为《Python中遗传算法的实现》，包含了利用Python编程语言实现遗传算法的相关代码和文档，适用于学习和研究优化问题求解。 Python实现的这些算法包括差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、免疫优化算法和鱼群算法。
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    本项目为基于GUI的应用程序，采用遗传算法解决路径规划问题。用户可通过界面直观操作，观察遗传算法优化路径的过程和结果。 实现了遗传算法的GUI界面。用户可以通过该界面图形化指定障碍物位置，并使用遗传算法进行最短路径规划。
  • Python程序实现的遗传算法.zip
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    本资源提供了使用Python编程语言实现遗传算法的完整代码。通过模拟自然选择过程来解决优化问题和搜索问题。适合初学者学习与进阶者参考研究。 遗传算法的Python例程可用于寻找最大值。附有学习笔记以帮助理解和记忆该算法。