C语言使用禁忌搜索算法实现柔性作业车间调度
时间: 2023-08-27 17:07:11 浏览: 118
具有序列相关设置时间的作业车间调度问题的 并行禁忌搜索和遗传算法_python_代码_下载
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柔性作业车间调度是一种复杂的问题,禁忌搜索算法可以用来寻找较优解。下面是一个简单的C语言实现,供参考:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#define N 5 // 作业数量
#define M 3 // 机器数量
#define L 10 // 时段数量
const int a[N][M] = { {2, 1, 3}, {4, 3, 5}, {5, 4, 6}, {3, 2, 3}, {1, 4, 2} }; // a[i][j]表示第i个作业在第j台机器上的加工时间
int p[N]; // p[i]表示第i个作业的加工顺序
int s[M][L]; // s[i][j]表示第i台机器在第j个时段是否空闲,1表示空闲,0表示占用
int f() // 计算当前方案的总加工时间
{
int t[M][L] = { 0 }; // t[i][j]表示第i台机器在第j个时段加工的剩余时间
int c[N][M] = { 0 }; // c[i][j]表示第i个作业在第j台机器上的完成时间
int max = 0; // 记录总加工时间的最大值
for (int i = 0; i < N; i++) // 遍历每个作业
{
int j = p[i]; // 第i个作业加工在第j台机器上
int k = 0; // 记录可以开始加工的时段
while (k < L && !s[j][k]) k++; // 找到第一个空闲时段
if (k >= L) return 0x7fffffff; // 如果没有空闲时段,方案不可行
c[i][j] = k + a[i][j]; // 计算完成时间
t[j][k] = a[i][j]; // 更新加工时间
for (int l = k + 1; l < c[i][j]; l++) s[j][l] = 0; // 标记占用的时段
if (c[i][j] > max) max = c[i][j]; // 更新总加工时间的最大值
}
return max;
}
void swap(int i, int j) // 交换p数组中的两个元素
{
int t = p[i];
p[i] = p[j];
p[j] = t;
}
int main()
{
srand(time(NULL));
for (int i = 0; i < N; i++) p[i] = i; // 初始化p数组为[0, 1, 2, ..., N-1]
int best_f = f(); // 记录当前最优方案的总加工时间
int tabu[N][N] = { 0 }; // tabu[i][j]表示上次交换p[i]和p[j]的迭代次数
int max_iter = 1000; // 最大迭代次数
int iter = 0; // 当前迭代次数
while (iter < max_iter)
{
int i = rand() % N;
int j = rand() % N;
while (i == j) j = rand() % N;
swap(i, j);
int new_f = f();
if (new_f < best_f)
{
best_f = new_f;
tabu[i][j] = iter;
}
else
{
swap(i, j);
}
for (int k = 0; k < N; k++)
{
if (k != i && k != j && tabu[k][i] > iter - 5 && tabu[k][j] > iter - 5)
{
swap(i, j);
break;
}
}
iter++;
}
printf("最优方案的总加工时间:%d\n", best_f);
printf("作业加工顺序:");
for (int i = 0; i < N; i++) printf("%d ", p[i]);
printf("\n");
return 0;
}
```
该代码使用随机交换p数组中的两个元素来搜索解空间,同时使用禁忌表来避免陷入局部最优解。在搜索过程中,每次计算当前方案的总加工时间,并记录最优方案的总加工时间。当找到一个新的方案时,如果它比当前最优方案更优,则将它作为当前最优方案,并将交换的两个位置加入禁忌表;否则,如果它比当前方案更劣,则根据禁忌表来判断是否可以接受这个方案。在最终输出结果时,除了输出最优方案的总加工时间之外,还输出作业的加工顺序。
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