factories = np.zeros((num_factories, num_machines_per_stage, num_stages))

'])

注意：这只是一个示例代码，需要根据实际需求进行修改和调整。

相关问题

def crossover(population): parent_1, parent_2 = random.sample(population, 2) child_1 = parent_1.copy() child_2 = parent_2.copy() factory_cutpoints = np.random.randint(1, num_jobs, size=num_factories) for f in range(num_factories): job_ids = np.arange(num_jobs) np.random.shuffle(job_ids) parent_1_jobs = set(parent_1[job_ids[:factory_cutpoints[f]]]) parent_2_jobs = set(parent_2[job_ids[factory_cutpoints[f]:]]) child_1_jobs = [job for job in child_1 if job not in parent_2_jobs] child_2_jobs = [job for job in child_2 if job not in parent_1_jobs] child_1_jobs.extend([job for job in parent_2 if job not in child_1_jobs]) child_2_jobs.extend([job for job in parent_1 if job not in child_2_jobs]) child_1[child_1 == f] = np.array([child_1_jobs.index(job) + num_jobs*f for job in range(num_jobs)]) child_2[child_2 == f] = np.array([child_2_jobs.index(job) + num_jobs*f for job in range(num_jobs)]) return child_1, child_2

这是一个遗传算法中的交叉操作函数，输入参数 population 是一个二维数组，每个元素都代表一个染色体，即工厂作业调度计划。函数返回两个子代染色体 child_1 和 child_2。具体操作是从 population 中随机选择两个染色体 parent_1 和 parent_2，然后按照随机生成的切割点 factory_cutpoints，将两个父代染色体进行切割。接着对每个工厂的切割部分进行基因交换，即将其中一个子代中属于另一个父代的基因替换掉，最终得到两个新的子代染色体。

for job in solution: task_times = standard_processing_times[job] task_machines = [[] for _ in range(num_stages)] for stage in range(num_stages): for i, machine_speed in enumerate(machine_speeds): if job in solution[:solution.index(i)]: continue for j, speed in enumerate(machine_speed[stage]): if job not in task_machines[stage] and all([machine_idle_times[i][stage][j] <= completion_times[i] for i in range(num_factories)]): task_machines[stage].append(job) machine_working_times[i][stage][j] += task_times[stage] / speed machine_idle_times[i][stage][j] = 0 break else: machine_idle_times[i][stage][j] += 1 if machine_idle_times[i][stage][j] == len(solution): break else: completion_times = [max(completion_times[i], max(machine_working_times[i][stage])) for i in range(num_factories)] break

这段代码是一个嵌套的循环，它的目的是为解决方案（solution）中的每个工作（job）分配一个机器，以便能够在最短时间内完成所有工作。具体来说，它使用了以下变量：

- standard_processing_times：一个包含每个工作在每个阶段所需的标准处理时间的列表。
- machine_speeds：一个包含每个工厂的每个阶段中每个机器的速度的列表。
- machine_working_times：一个包含每个工厂的每个阶段中每个机器的已工作时间的列表。
- machine_idle_times：一个包含每个工厂的每个阶段中每个机器的闲置时间的列表。
- completion_times：一个包含每个工厂的每个阶段的完成时间的列表。

代码的主要逻辑是遍历每个工作和每个阶段，并为每个工作分配一个可用的机器。具体步骤如下：

1. 对于每个工作，获取它在每个阶段所需的处理时间（task_times）。
2. 为每个阶段创建一个空的任务机器列表（task_machines）。
3. 对于每个阶段，遍历每个机器，并检查它是否可用。如果不可用，则跳过该机器。
4. 如果机器可用，则检查该工作是否已经分配给了其他机器。如果是，则跳过该机器。
5. 如果机器可用且该工作没有被分配给其他机器，则将该工作分配给该机器，并更新该机器的已工作时间和闲置时间。
6. 如果该机器的闲置时间等于所有工作数，则跳过该机器。
7. 否则，更新所有工厂的完成时间（completion_times）。
8. 跳出机器循环并继续下一个阶段的循环。

该代码的目的是找到一种最优的工作和机器的分配方案，以便在最短时间内完成所有工作。