车间调度算法 python甘特图

在车间调度问题中，甘特图是一种常用的可视化工具，用于展示任务的执行时间和顺序。在Python中，可以使用不同的算法来实现车间调度，并生成相应的甘特图。

引用\[1\]提到了使用遗传算法来求解柔性作业车间调度问题的代码实现。遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟遗传、交叉和变异等操作来搜索最优解。在遗传算法中，可以使用编码来表示任务的顺序和调度方案。

引用\[2\]中提到，遗传算法对于入门是非常有好的，其他类似进化算法几乎都是在此基础上演变的。因此，使用遗传算法来求解车间调度问题是一个不错的选择。

引用\[3\]中介绍了一种基于工件排列的编码方法，即将工件按照加工顺序排成顺序队列，并根据前一阶段工件加工完成时间进行非降序排列。这种编码方法可以用于表示任务的顺序。

综上所述，你可以使用Python编写基于遗传算法的车间调度算法，并根据工件的加工顺序和完成时间生成甘特图。具体实现的细节可以参考引用\[1\]中提到的代码实现。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [用Python实现基于遗传算法（GA）求解混合流水车间调度问题（HFSP）](https://blog.csdn.net/crazy_girl_me/article/details/120239280)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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