neh法求解流水车间调度代码

NEH法是一种常用于求解流水车间调度问题的启发式算法。该算法的思想主要是通过插入算法来逐步构建一个调度序列，使得每个作业的完成时间最短。

具体步骤如下：

1. 将流水线上的所有作业按照其处理时间从大到小进行排序。

2. 创建一个空的调度序列。

3. 在调度序列中逐一插入已排序的作业。插入的位置应该是使得当前调度序列的完成时间最小的位置。

4. 重复第3步，直到所有作业都被插入到调度序列中。

5. 得到的调度序列即为最优解。

NEH法的时间复杂度主要取决于排序操作的时间复杂度。在最坏的情况下，排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为作业的数量。插入操作的时间复杂度为O(n^2)，因为每次插入都需要进行调度序列的重排。因此，NEH法的总时间复杂度为O(n^2 + nlogn)，是一个较高的复杂度。

然而，尽管NEH法的时间复杂度较高，它在实际应用中具有较好的效果。它可以得到较好的近似解，并且在处理时间较短的情况下仍然保持较高的准确性。同时，由于其简单且易于实现，NEH法在实际生产中得到了广泛的应用。

相关问题

生成一段分布式混合流水车间调度采用NEH2规则生成初始解的代码

以下是一段使用 NEH2 规则生成初始解的分布式混合流水车间调度代码的示例：

import random

# 定义 NEH2 规则函数
def NEH2_rule(jobs, factories):
    job_times = [(job, sum([factories[f][job] for f in range(len(factories))])) for job in jobs]
    job_times.sort(key=lambda x: x[1])
    return [job[0] for job in job_times]

# 生成随机作业和工厂数据
num_jobs = 10
num_factories = 3
jobs = list(range(num_jobs))
factories = [[random.randint(1, 10) for j in jobs] for i in range(num_factories)]

# 分配作业给不同的处理器
processors = [[] for i in range(num_factories)]
init_seq = NEH2_rule(jobs, factories)
for i, job in enumerate(init_seq):
    processors[i % num_factories].append(job)

# 输出结果
print("随机生成的作业：", jobs)
print("随机生成的工厂处理时间：", factories)
print("使用 NEH2 规则生成的初始作业序列：", init_seq)
print("分配给不同处理器的作业：", processors)

在这段代码中，首先随机生成了 `num_jobs` 个作业和 `num_factories` 个工厂的处理时间，然后使用 `NEH2_rule` 函数生成初始解。接着，将作业按照 NEH2 生成的顺序分配给不同的处理器，最终输出分配结果。

采用C++实现置换流水车间调度问题数学模型,采用NEH启发式算法,给出产生解的算子或步骤。

置换流水车间调度问题是一种NP难问题，因此采用启发式算法求解是比较常见的方法之一。NEH启发式算法是一种经典的启发式算法，下面给出其产生解的算子或步骤。

1. 初始化：将作业按照其总加工时间从大到小排序，得到一个初始调度序列。

2. 插入操作：对于当前调度序列，将新的作业插入到每个位置上，计算每个插入位置的调度序列的总加工时间，选择最小的一个插入位置并插入作业。

3. 循环迭代：重复执行插入操作，直到得到满意的解或达到预设的迭代次数。

NEH启发式算法的关键在于插入操作，具体实现可以采用贪心策略，即每次选择能够使调度序列总加工时间最小的插入位置进行插入。同时，为了避免陷入局部最优解，可以在每次迭代时随机打乱作业的顺序，重新进行初始化和插入操作。