请将上述步骤替换成利用platypus库来实现
时间: 2024-02-17 14:03:18 浏览: 30
好的,下面是使用 Platypus 库实现的代码:
```python
import numpy as np
from platypus import NSGAII, Problem, Real, Integer
# 定义问题
class JobShopProblem(Problem):
def __init__(self, jobs, machines, processing_times):
num_jobs = len(jobs)
num_machines = len(machines[0])
super().__init__(num_jobs, 1, num_jobs)
self.jobs = jobs
self.machines = machines
self.processing_times = processing_times
self.types[:] = Integer(0, num_jobs - 1)
self.constraints[:] = "type == 1"
def evaluate(self, solution):
job_order = np.argsort(solution.variables[:])
machine_available_time = np.zeros(len(self.machines))
job_completion_time = np.zeros(len(self.jobs))
for job_idx in job_order:
job = self.jobs[job_idx]
for machine_idx, processing_time in zip(job, self.processing_times[job_idx]):
machine_available_time[machine_idx] = max(machine_available_time[machine_idx], job_completion_time[job_idx])
job_completion_time[job_idx] = machine_available_time[machine_idx] + processing_time
solution.objectives[:] = [np.max(job_completion_time)]
# 定义问题参数
jobs = [[0, 1], [2, 0], [1, 2]]
machines = [[0, 1, 2], [1, 2, 0], [2, 0, 1]]
processing_times = [[5, 4], [3, 5], [1, 3]]
# 定义算法参数
population_size = 100
generations = 100
mutation_probability = 0.1
# 创建问题实例和算法实例
problem = JobShopProblem(jobs, machines, processing_times)
algorithm = NSGAII(problem)
# 设置算法参数
algorithm.population_size = population_size
algorithm.max_generations = generations
algorithm.mutation_probability = mutation_probability
# 运行算法
algorithm.run()
# 输出结果
print("最小化的最大完工时间:", algorithm.result[0].objectives[0])
print("工件加工顺序和机器安排方案:", algorithm.result[0].variables)
```
与使用 PyGMO 库相比,使用 Platypus 库的代码更加简洁明了。需要注意的是,我们需要继承 Platypus 库中的 Problem 类来定义问题。然后,我们可以通过修改 evaluate 方法来实现问题的求解。在 evaluate 方法中,我们首先需要根据解的变量值来确定工件的加工顺序,然后再计算每个工件的完成时间,并将最大完成时间作为目标函数值返回。其他部分与使用 PyGMO 库的代码类似。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)