python算法解决消防站选址问题
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学习https://www.bilibili.com/video/BV1Wy4y1H74p?spm_id_from=333.999.0.0，使用Python实现标准算例车间作业的编码、作业的简单分配以及简单的甘特图的绘制功能。
中间由于自己太菜遇到很多问题，需要学习的东西还有很多很多。源文件:https://download.csdn.net/download/fwx1111/23404436
//2021.09.17 import numpy as np import random import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #num_job = 3 # 工件数目 #num_machine = 4 #机器数目 pop = 6 data1 = [ [2,1,0,3,1,6,3,7,5,3,4,6], [1,8,2,5,4,10,5,10,0,10,3,4], [2,5,3,4,5,8,0,9,1,1,4,7], [1,5,0,5,2,5,3,3,4,8,5,9], [2,9,1,3,4,5,5,4,0,3,3,1], [1,3,3,3,5,9,0,10,4,4,2,1], ] data = np.array(data1) #class Encode(): # 生成编码，传入的参数为num_job, num_machine def createChrome(num_job, num_machine): a = [] for i in range(1,num_job+1): a.append(i) chrome = [] for j in range(num_machine): chrome += a # 生成初始的编码 random.shuffle(chrome) # 将编码乱序排列，生成作业码的乱序 return chrome # 根据种群数量和作业数量和设备数量生成初始种群 def createChromes(num_job, num_machine, pop): chromes = np.zeros((pop, num_job * num_machine),dtype=int) for i in range(pop): chromes[i,:] = createChrome(num_job,num_machine) return chromes # 初始化工时设备数据 def initData(data): for i in range(0,11,2): data[:,i] = data[:,i]+1 return data def createSchedule(data,chrome): num_job = np.size(data,0) num_machine = np.size(data,1) // 2 schedule = np.zeros((num_job * num_machine,5)) # 定义中间数组 jobCanStartTime = np.zeros((1, num_job),dtype=int) jobProcessId = np.ones((1, num_job),dtype=int) # 获取编码中当前的作业号 chrome = createChrome(num_job,num_machine) data = initData(data) for i in range(num_job * num_machine): nowJobId = chrome[i]-1 nowProcessId = jobProcessId[0,nowJobId] nowMachId = data[nowJobId, 2*nowProcessId-2] nowProcTime = data[nowJobId, 2*nowProcessId -1] machSch = schedule[schedule[:,1]==nowMachId,:] jobCanST = jobCanStartTime[0,nowJobId] if np.size(machSch,0) == 0: # 该工件还未安排作业 startTime = jobCanStartTime[0,nowJobId] endTime = startTime + nowProcTime else: # 设备已安排了工作 machSch = machSch[np.argsort(machSch[:,3]),:] rows = np.size(machSch,0) # 处理第一行已排作业，检查是否能将当前作业排到之前 done = 0 if jobCanST < machSch[0,3]: if machSch[0,3] - jobCanST > nowProcTime: startTime = jobCanST endTime = startTime + nowProcTime done = 1 if done == 0 : for j in range(rows): if jobCanStartTime[0,nowJobId] < machSch[j,3]: if machSch[j,3] - max(jobCanST,machSch[j-1,4]) > nowProcTime: startTime = max(jobCanST,machSch[j-1,4]) endTime = startTime + nowProcTime done = 1 break if done ==0: # 表示该作业不能排到该设备已有作业之前 startTime = max(jobCanST,machSch[rows-1,4]) endTime = startTime + nowProcTime schedule[i,0] = nowJobId + 1 schedule[i,1] = nowMachId schedule[i,2] = nowProcessId schedule[i,3] = startTime schedule[i,4] = endTime jobCanStartTime[0,nowJobId] = endTime jobProcessId[0,nowJobId] += 1 return schedule # 根据调度方案绘制甘特图 def drawGant(schedule): rows = np.size(schedule,0) num_job = int(max(schedule[:,1])) mycolor = np.random.random((num_job,3)) mycolor = list(mycolor) for i in range(rows): x = [schedule[i, 3],schedule[i,4]] y = [schedule[i,1],schedule[i,1]] n = int(schedule[i,0]) plt.plot(x,y,linewidth=8.0,color=mycolor[n-1] ) plt.show() e=createChromes(6,6,6) s = createSchedule(data,e) print(s) d = drawGant(s)
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