遗传算法与NSGA-II在作业车间调度中的应用（Python实现）...

简介：
本研究探讨了遗传算法及其改进版NSGA-II在解决作业车间调度问题中的应用，并提供了Python语言的具体实现方法。 本案例涉及一个10x10的车间调度问题，共有10个工件与10台机器参与其中。每个工件在每台机器上的加工顺序各不相同，程序的目标是将总的完工时间最小化。数据以工件的加工作业顺序呈现，每一个工件都需要经历十个不同的作业步骤。 为了解决这个问题，我们采用了遗传算法（GA）和改进后的非支配排序遗传算法NSGA-II两种方法，并且这些解决方案都是使用Python编程语言实现的。这个资源主要用于以下几个方面： 1. 学习如何用代码来实现遗传算法（GA）与改进的非支配排序遗传算法NSGA-II； 2. 解决多对多车间调度问题的有效性展示； 3. 为关注运筹优化领域研究的学生提供学习材料。 适合使用该资源的人群包括但不限于工业工程专业的学生（例如解决job shop问题）、物流工程专业的学生（如处理车辆路径规划VRP问题），以及其他相关专业，比如供应链管理和管理科学领域的部分同学。