分布式置换车间调度仿真实现代码

分布式环境下，车间调度是一个复杂的问题，它涉及到任务分配、资源管理等多个方面。在编写这样的仿真实现代码时，一般会用到一些编程语言，如Python（通过库如SimPy）、Java（JADE或其他框架），或者C++（配合消息队列如RabbitMQ）。

下面是一个简化的例子，展示如何使用Python的SimPy库创建一个简单的分布式车间调度模拟：

import simpy

# 创建环境和工厂模型
def factory(env, jobs):
    # 定义车间处理机
    machine = env.process(process_machine(jobs))

    yield env.timeout(10)  # 模拟生产周期

def process_machine(jobs):
    for job in jobs:
        yield env.timeout(job['processing_time'])  # 模拟加工时间
        print(f"Job {job['id']} processed.")

# 设置环境和创建工作
env = simpy.Environment()
jobs = [{'id': i, 'processing_time': random.randint(5, 20)} for i in range(10)]

# 启动工厂
env.process(factory(env, jobs))
env.run()  # 开始仿真

在这个例子中，我们首先导入SimPy库，然后创建了一个工厂环境。工厂里有一个处理机进程，接收一批随机生成的工作任务，并按照每个任务的处理时间进行模拟。`env.run()`启动了整个仿真过程。