混合算法(GA+TS)求解做業車間調度問題代碼解讀+完整JAVA代碼


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


往期回顧:算法

種羣進化+鄰域搜索的混合算法(GA+TS)求解做業車間調度問題(JSP)-算法介紹
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混合算法(GA+TS)求解做業車間調度問題(JSP)-禁忌搜索部分
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代碼框架框架



代碼分爲5個包,第一部分Data爲用到的各種結構,第二部分GA爲GA部分+第一個TS,第三部分主函數,第4、五部分是兩個TS。編輯器


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


Main學習


算例輸入:



Main中還有一個輸出爲CSV的函數,須要一個jar包,已經放在下載連接裏了,不須要的同窗也能夠刪除。



Data


一堆亂七八糟的結構。這裏簡單講一下Solution類和Graph類。


Solution類中包含多個print函數,比較重要的包括繪製甘特圖以及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。小編在實現的時候進行了多種測試,好比迭代的noImprove次數達到limit時進行擾動:



選擇哪一種Tabu:



讀者在閱讀的時候請本身注意。


算法相關的參數我都作了初始化,請自行查找修改:



交叉、變異等操做包含在ChromosomeOperation類中,計算適應度的函數在CaculateFitness類中,TabuSearch1類是基於編碼的tabu,這裏都很少展現了。


NeighbourSearch


這個包包含的是基於析取圖的tabu。NeighbourAlgorithms類至關於Main,包含解轉化爲圖的函數:



TabuSearch2類爲tabu主函數。NeighbourGraph類存放析取圖鄰域搜索產生的解。


DeleteNeighbourGraph類爲析取圖中暫時去掉某個點後的狀況,PM、PJ、SM、SJ表明precede、succeed、machine、job四條邊對應的點,deleteNode爲刪去的點。



其中還有findLandR位置的二分查找函數,insert時的估值函數:



NeighbourSearch2


這個包爲第三個基於甘特圖的tabu。


RTS類爲tabu的主函數。解經過:ArrayList<ArrayList<Operation>> 的形式表示。


replan函數中包含了在甘特圖上進行swap操做後更新解的方法,有詳細註釋:



總結


到這裏已經大體梳理了一遍代碼,但其中還有不少細節沒有講到,包括不少東西實現的很差,歡迎隨時和我交流。


因爲是本身研究時寫的代碼,其中不少東西會比較亂,可是代碼中作了不少註解,仔細閱讀應該能看得懂的!


下載的壓縮包裏包括我學習過程當中看過的大部分文獻,包括主要參考的文獻,你們能夠進一步閱讀研究。


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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