遗传算法解决作业调度c语言,应用遗传算法解决车间作业调度问题

作业调度问题是指在多个作业需要在一定的时间内完成的情况下，如何安排各个作业的先后顺序，使得总完成时间最短或者总成本最小。遗传算法是一种基于生物进化过程的优化算法，在解决作业调度问题中具有一定的优势。

以下是一个基于遗传算法的车间作业调度问题的解决过程：

1. 确定问题的目标函数：在车间作业调度问题中，我们通常将总完成时间作为目标函数，即使得所有作业的完成时间最短。因此，问题的目标是最小化所有作业的完成时间。

2. 确定编码方式：在遗传算法中，我们需要将问题的解表示成染色体的形式。在车间作业调度问题中，可以将每个作业看作染色体的一个基因，将作业的顺序编码成染色体。比如，如果有4个作业，可以将它们的顺序编码为“1234”、“1243”等多种形式。

3. 初始化种群：随机生成一定数量的染色体，称之为种群，作为遗传算法的起始点。

4. 适应度函数：计算每个染色体的适应度值，即该染色体对应的解在目标函数下的表现。在车间作业调度问题中，适应度函数可以是每个染色体对应的作业顺序完成时间的总和。

5. 选择算子：根据染色体的适应度值，选择一定数量的染色体进行进化。通常采用轮盘赌算法进行选择，即按照染色体适应度大小将种群中的染色体随机地选择出来。

6. 交叉算子：选中的染色体进行交叉操作，生成新的染色体。在车间作业调度问题中，可以采用顺序交叉算子，即从两个染色体中随机选择一个位置，将该位置之前的部分保留，将该位置之后的部分按照另一个染色体的顺序填充。

7. 变异算子：对新生成的染色体进行变异操作，以增加种群的多样性。在车间作业调度问题中，可以采用交换两个位置上的基因的方式进行变异。

8. 重复执行步骤4-7，直到达到预设的迭代次数或者找到满足要求的最优解。

9. 返回结果：输出最优解，即对应的作业顺序以及总完成时间。

以上是一个基于遗传算法的车间作业调度问题的解决过程，通过不断地进化，可以找到满足问题要求的最优解。具体的代码实现可以采用C语言编写。