柔性生产线调度优化Python算法实现

柔性生产线调度优化是一个复杂的问题，可以使用多种算法来实现。以下是一个基于Python的简单实现示例：

import random

def calculate_fitness(solution):
    # 计算适应度函数，根据解决方案评估其质量
    fitness = 0
    # TODO: 根据具体问题定义适应度函数

    return fitness

def generate_initial_solution():
    # 生成初始解决方案
    # TODO: 根据具体问题生成初始解决方案
    solution = []

    return solution

def local_search(solution):
    # 局部搜索算法，优化当前解决方案
    # TODO: 根据具体问题实现局部搜索算法

    return solution

def genetic_algorithm(population_size, num_generations):
    # 遗传算法，用于生成最优解决方案
    population = []
    best_solution = None

    # 生成初始种群
    for _ in range(population_size):
        solution = generate_initial_solution()
        population.append(solution)

    # 迭代进化
    for generation in range(num_generations):
        # 评估适应度并排序种群
        population = sorted(population, key=lambda x: calculate_fitness(x), reverse=True)

        # 更新最佳解决方案
        if best_solution is None or calculate_fitness(population[0]) > calculate_fitness(best_solution):
            best_solution = population[0]

        # 选择父代
        parents = population[:population_size // 2]

        # 生成子代
        offspring = []
        for parent in parents:
            child = local_search(parent)
            offspring.append(child)

        # 更新种群
        population = parents + offspring

    return best_solution

# 测试
best_solution = genetic_algorithm(population_size=100, num_generations=50)
print("最优解决方案:", best_solution)

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行适当的修改和优化。