基于混合遗传算法车间调度优化（论文+程序）

【实例简介】
车间作业调度问题（Job Shop Scheduling Problem）是一个著名的NP难题，具有很强的条件约束，当问题规模较大时很难找到全局最优解。因此作业车间调度是一类求解困难的组合优化问题。近几年各种智能计算方法逐渐被引入到作业调度问题中，如遗传算法、模拟退火算法、启发式算法等。如何有效的安排各零件的加工顺序将直接关系到生产效率,也是本文所要解决的问题之一。本文提出了实现车间调度的混合遗传算法的设计方案，把遗传算法与模拟退火算法相结合，充分发挥遗传算法良好的全局搜索能力和模拟退火算法有效避免陷入局部极小的特性，通过实验验证了基于混合算法的作业车间调度方法显著提高了搜索效率，GASA改进了收敛性能。
【实例截图】
【核心代码】
a3d8661eb75d2523050ac4905520dcf6.rar
└── 基于混合遗传算法车间调度优化
├── 论文.doc
├── 车间结稿
│   ├── GA.c
│   ├── GASA.c
│   └── 车间结稿.rar
└── 遗传算法退火算法
├── matlabTSP.m
├── 一种基于遗传算法的车间调度算法求解.pdf
├── 基于混合遗传算法的车间调度问题的研究.pdf
├── 基于混合遗传算法的车间调度问题研究.pdf
├── 基于遗传算法的车间作业调度.pdf
├── 模拟退火法(Sb除Sw)
│   └── 模拟退火法(Sb除Sw)
│   ├── Data_discrete_analysis.m
│   ├── main_88.asv
│   ├── main_88.m
│   ├── main.m
│   ├── Rand_Tong_yong.m
│   ├── wh_JC.m
│   ├── Wh_rand.m
│   ├── wh_test_44.m
│   ├── wh_test_88.m
│   ├── wh_test.m
│   └── wh_ZHS.m
├── 模拟退火算法
│   ├── 1.txt
│   ├── 2.txt
│   └── main.cpp
├── 模拟退火算法.doc
├── 模拟退火算法.mht
├── 模拟退火算法.pdf
├── 模拟退火算法源程序（转）_I.mht
├── 模拟退火算法_百度百科.mht
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├── 退火算法
│   └── TspSA
│   ├── bin
│   │   ├── mfc42.dll
│   │   ├── stlport_vc646.dll
│   │   └── TspSA.exe
│   ├── MainFrm.cpp
│   ├── MainFrm.h
│   ├── ReadMe.txt
│   ├── res
│   │   ├── TspSADoc.ico
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│   ├── StdAfx.cpp
│   ├── StdAfx.h
│   ├── TspSA.cpp
│   ├── TspSADoc.cpp
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│   ├── TspSA.rc
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│   ├── TspSAView.h
│   └── 城市坐标文件
│   ├── 48.txt
│   └── 51.txt
├── 退火算法2
│   └── 退火算法
│   ├── data.txt
│   ├── The Application of Simulated Annealing2.ppt
│   └── tspsa.exe
├── 退火算法3
│   └── TspSA
│   ├── bin
│   │   ├── mfc42.dll
│   │   ├── stlport_vc646.dll
│   │   └── TspSA.exe
│   ├── Debug
│   │   ├── TspSA.exe
│   │   └── TspSA.pdb
│   ├── res
│   │   ├── TspSADoc.ico
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│   │   └── TspSA.rc2
│   └── 城市坐标文件
│   ├── 48.txt
│   └── 51.txt
├── 退火算法_百度百科.mht
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