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          混合算法(GA+TS)求解作業(yè)車間調(diào)度問題代碼解讀+完整JAVA代碼

          共 2359字,需瀏覽 5分鐘

           ·

          2020-08-11 15:27


          程序猿聲

          代碼黑科技的分享區(qū)

          ?


          前兩篇文章中,我們介紹了FJSP問題,并梳理了一遍HA算法。這一篇文章對小編實現(xiàn)的(很亂很爛的)代碼進行簡單解讀。


          往期回顧:

          種群進化+鄰域搜索的混合算法(GA+TS)求解作業(yè)車間調(diào)度問題(JSP)-算法介紹

          混合算法(GA+TS)求解作業(yè)車間調(diào)度問題(JSP)-禁忌搜索部分


          代碼下載請關注公眾號,后臺回復【FJSPHA】即可,不包括【】


          代碼框架



          代碼分為5個包,第一部分Data為用到的各類結(jié)構,第二部分GA為GA部分+第一個TS,第三部分主函數(shù),第四、五部分是兩個TS。


          算例放置在input文件夾中,這里準備了Mk系列算例,Kacem系列算例和論文中的簡單算例test.txt。


          Main


          算例輸入:



          Main中還有一個輸出為CSV的函數(shù),需要一個jar包,已經(jīng)放在下載鏈接里了,不需要的同學也可以刪除。



          Data


          一堆亂七八糟的結(jié)構。這里簡單講一下Solution類和Graph類。


          Solution類中包含多個print函數(shù),比較重要的包括繪制甘特圖以及check解是否合法。



          operationMatrix是解的主題,存放某個工件的某道工序的開始、結(jié)束時間,所在加工機器。



          Graph類表示析取圖。nodeList是每臺機器上的node。其中起始點、終止點我單獨提取出來設置了兩個類。Graph中還包含了獲取critical path的DFS和update starting time & end time的Bellman算法。



          GA


          MyHybridAlgorithm類是GA的主函數(shù)。小編在實現(xiàn)的時候進行了多種測試,比如迭代的noImprove次數(shù)達到limit時進行擾動:



          選擇哪種Tabu:



          讀者在閱讀的時候請自己注意。


          算法相關的參數(shù)我都做了初始化,請自行查找修改:



          交叉、變異等操作包含在ChromosomeOperation類中,計算適應度的函數(shù)在CaculateFitness類中,TabuSearch1類是基于編碼的tabu,這里都不多展示了。


          NeighbourSearch


          這個包包含的是基于析取圖的tabu。NeighbourAlgorithms類相當于Main,包含解轉(zhuǎn)化為圖的函數(shù):



          TabuSearch2類為tabu主函數(shù)。NeighbourGraph類存放析取圖鄰域搜索產(chǎn)生的解。


          DeleteNeighbourGraph類為析取圖中暫時去掉某個點后的情況,PM、PJ、SM、SJ代表precede、succeed、machine、job四條邊對應的點,deleteNode為刪去的點。



          其中還有findLandR位置的二分查找函數(shù),insert時的估值函數(shù):



          NeighbourSearch2


          這個包為第三個基于甘特圖的tabu。


          RTS類為tabu的主函數(shù)。解通過:ArrayList>?的形式表示。


          replan函數(shù)中包含了在甘特圖上進行swap操作后更新解的方法,有詳細注釋:



          總結(jié)


          到這里已經(jīng)大致梳理了一遍代碼,但其中還有很多細節(jié)沒有講到,包括很多東西實現(xiàn)的不好,歡迎隨時和我交流。


          由于是自己研究時寫的代碼,其中很多東西會比較亂,但是代碼中做了很多注解,仔細閱讀應該能看得懂的!


          下載的壓縮包里包括我學習過程中看過的大部分文獻,包括主要參考的文獻,大家可以進一步閱讀研究。


          參考


          [1]Li, Xinyu , and L. Gao . "An effective hybrid genetic algorithm and tabu search for flexible job shop scheduling problem." International Journal of Production Economics 174.Apr.(2016):93-110.

          [2]Zhang, Chao Yong , P. G. Li , and Y. R. Zailin Guan . "A tabu search algorithm with a new neighborhood structure for the job shop scheduling problem." Computers & Operations Research 34.11(2007):3229-3242.

          [3]Mastrolilli, Monaldo , and L. M. Gambardella . "Effective Neighbourhood Functions for the Flexible Job Shop Problem." Journal of Scheduling 3.1(2015):3-20.

          [4]Zhang, Guohui , L. Gao , and Y. Shi . "An effective genetic algorithm for the flexible job-shop scheduling problem." Expert Systems with Applications 38.4(2011):3563-3573.


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