遗传算法求解混合流水车间调度问题 - Python版
简介
本仓库提供了一个使用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）求解混合流水车间调度问题的Python实现。该资源文件由号主亲自编写，旨在帮助对混合流水车间调度问题感兴趣的研究者和开发者快速上手并理解遗传算法在该领域的应用。
资源内容
- 遗传算法实现：包含完整的遗传算法代码，涵盖了种群初始化、适应度计算、选择、交叉、变异等关键步骤。
- 混合流水车间调度问题模型：详细描述了混合流水车间调度问题的数学模型，并提供了相应的Python实现。
- 示例数据：提供了一些示例数据，方便用户快速测试和验证算法。
使用说明
- 环境要求：
- Python 3.x
- 依赖库：numpy, pandas（如有需要）
- 运行步骤：
- 克隆或下载本仓库到本地。
- 根据需要修改示例数据或算法参数。
- 运行主程序文件，观察遗传算法的求解过程和结果。
- 自定义扩展：
- 用户可以根据自己的需求修改遗传算法的参数，如种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等。
- 也可以根据实际情况调整混合流水车间调度问题的模型和约束条件。
注意事项
- 本资源文件仅供学习和研究使用，未经许可不得用于商业用途。
- 由于遗传算法具有一定的随机性，每次运行的结果可能会有所不同。建议多次运行以获得更稳定的结果。
贡献与反馈
欢迎对本资源文件提出改进建议或贡献代码。如有任何问题或疑问，请通过仓库的Issues功能进行反馈。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。