1.理解什么是线程线程是进程中执行代码的一个分支,每个线程想要工作执行代码需要cpu进行调度,也就是说线程是cpu调度的基本单位,进程是操作系统分配资源的基本单位。进程是操作系统分配资源的单位,线程是调度的基本单位,线程之间共享进程资源2.实现多线程 threading模块线程对象:threading.Threadthreading.Thread(group=None, target=None,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-26 16:55:34
                            
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                Taillard等将对NEH启发式算法进行了改进,将时间复杂度从 O(mn^3) 降至了O(mn^2) ,详细原理见我的上一篇文章:    对Taillard提出的改进NEH算法进行了复现,c++源代码如下:    NEH.h:#pragma once
#include <vector>
#include <io            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-26 09:54:25
                            
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            调度问题的描述在一定的约束条件下,把有限的资源在时间上分配给若干个任务,以满足或优化一个或多个性能指标。
调度不仅要将任务排序,还要确定各个任务的开始或结束时间。因为在多个任务的开工时间之间可以插入无限的空闲时间。通常假定每个任务都按照其最早可开工时间开始加工,那么任务的一个排序就可以确定一个调度方案。在制造业中,车间调度问题可以描述为:n个工件在m台机器上加工;一个工件有多道工序,每道工序可以在            
                
         
            
            
            
            车间调度系列文章:1、车间调度历史文章
2、车间调度丨柔性车间的动态调度问题:重调度引言重调度:通俗来说,就是重新给出一个调度策略,使整个系统的资源正常流动。简单的用法,就是在之前的车间调度文章中,已经得出一个调度方案,突然机器故障了,这时候需要对调度方案重新修改。这个过程就是车间重调度,具体该怎么实施呢?今天就仔细和大家讨论一下柔性车间中机器故障情况下的重调度问题,该如何建模求解。柔性车间调度            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作业车间调度算法调度问题的描述车间调度问题的分类车间调度问题的特点生产调度方法 调度问题的描述调度问题的一般性定义:在一定的约束条件下,把有限的资源在时间上分配给若干个任务,以满足或优化一个或多个性能指标。车间调度问题可以描述为:n个工件在m台机器上加工;一个工件有多道工序,每道工序可以在若干台机器上加工,并且必须按一些可行的工艺次序进行加工;每台机器可以加工工件的若干工序,并且在不同的机器上加            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1 概述2 麻雀优化算法3 车间调度3.1 车间调度描述3.2 数学模型  4 运行结果5 参考文献 6 Matlab代码实现1 概述随着智能化在制造业中的普及,解决车间生产调度的问题能有效提高车间的工作学习效率,实现车间现场管理的有序化、智能化和高效化。为了合理地协调控制各个机器的生产以实现多方面目标的 pareto最优状态,学者们经过多年的研究,使用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            线程,有时被称为轻量级进程,是程序执行流的最小单元
线程是程序中一个单一的顺序控制流程。进程内一个相对独立的、可调度的执行单元,是系统独立调度和分派CPU的基本单位指进行中的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作,称为多线程。
python中多个cpu无法同时处理一个进程或其子进程,多个cpu可以同时处理多个线程
 1 import time
 2 def f1(arg):            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.问题介绍:        现实中,工厂为了满足定制化产品的需求,会采用作业车间的制造模式。这种制造模式采用小批量的生产加工方式,通过不同的工艺路线来生产不同的定制化产品,实现最大化的灵活性。作业车间调度问题(Job-shop Scheduling Problem, JSP)由此而来。这个问题是制造业领域中最重要也是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            车间调度系列文章:1、车间调度的编码、解码,调度方案可视化的探讨
2、多目标优化:浅谈pareto寻优和非支配排序遗传算法-NSGAII的非支配排序及拥挤度
3、柔性车间调度问题:以算例MK01初探数据处理和多个遗传算子
4、车间调度丨粒子群算法初探:以算例MK01为例
5、车间调度丨布谷鸟算法改进:以算例MK01为例
6、车间调度丨自适应灰狼算法改进:以算例MK01为例
7、车间调度丨模拟退火算            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录0 为什么要分级1 分级调度策略2 基于优先级的启发式分派算法2.1 人工干预策略2.2 基于优先级的任务分派3 基于约束的智能优化算法3.1粒子群-遗传混合算法4 实验结果5 结论和展望 0 为什么要分级柔性作业车间调度问题(Flexible job-shop scheduling problem, FJSP)是传统作业车间调度问题(Job-shop scheduling proble            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-02 06:53:06
                            
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            计划或进度表对于寻求了解其制造操作的制造操作至关重要。这直接适用于车间生产,其目标是使总体供需相匹配。供应包括诸如车间中的能力,资源,劳动力和材料可用性之类的因素,而需求则取决于充分完成工作所需的资源和能力,与制造工厂内的实际工作订单有关。在车间调度中,目标是以最有效和最佳的方式将内部供求的这些组成部分结合起来。这就是为什么对车间经理绝对必须有适当的时间表。许多作业车间制造商都依赖过时的,效率低下            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python 实现柔性作业车间调度问题
柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSP)是一种复杂的优化问题,广泛应用于制造业和生产调度领域。与传统的作业车间调度问题相比,FJSP允许机器具有不同的加工能力和作业顺序,因而需要复杂的调度策略。为了有效解决FJSP,Python 语言提供了强大的库和工具,使得我们可以轻松进行建模和求解。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            视频演示效果:  
 MATLAB狼群算法求解车间生产调度问题代码实例(含甘特图) 1.基本概念 车间调度是指根据产品制造的合理需求分配加工车间顺序,从而达到合理利用产品制造资源、提高企业经济效益的目的。车间调度问题从数学上可以描述为有n个待加工的零件要在m台机器上加工。问题需要满足的条件包括每个零件的各道工序使用每台机器不多于1次,每个零件都按照一定的顺序进行加工。车间调度问题实例: 现共有6个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 什么是车间调度(JobShop)问题Job,在车间调度中被称为工件。一个工件又由若干道工序组成。resource, 资源。在车间调度中一般指的是机器,每道工序需要在某个机器上加工。Constraint, 约束。在车间调度中约束主要有以下两种:同一个工件包含的每道工序有先后顺序。每个机器不能并行同时处理两道工序。Objective目标。车间调度问题的一个常见目标是使所有工件完成的总时间最小。一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 车间调度问题 — 基于Python的解决方案
## 引言
车间调度问题(Job Shop Scheduling Problem, JSSP)是一类经典的组合优化问题,广泛应用于制造业与生产管理中。其基本目标是合理安排多任务在多台机器上的执行顺序,以最小化总的完成时间、待机时间或其他指标。本文将通过介绍车间调度问题的基本概念、解决方法以及提供Python代码示例,来帮助读者更深入理解这一问题            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文章主要涉及以下工作:   (1)讲述了如何基于遗传算法解决柔性车间生产调度问题,包括编码、解码、初始化、交叉操作、变异操作、选择操作等。   (2)提供了相应的编程步骤,并完善了甘特图绘制以及遗传算法优化过程的可视化。   (3)提供了项目的 Python 代码以及相应的使用文档。目录1. 编程思路(1)            
                
         
            
            
            
            1.单机调度问题1.1 单机问题概括       只有一台机床,待加工的工件有且仅有一道工序,所有工件都在该机床上进行加工。1.2 单机问题详细说明最终找到一个最优工序,当生产车间出现瓶颈机床时的调度就可视为此调度问题。1.3 单机常见问题1)在车间中单机调度问题就只有一台机器,还有工件排序的必要吗?  &n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前端组件 – 甘特图    文章目录前端组件 -- 甘特图前言一、Highcharts?二、使用1.简单示例(三分钟上手)2.甘特图的绘制3.对比甘特图的绘制总结 前言   使用Highcharts绘制一个简易的对比甘特图。一、Highcharts?Highcharts 是一个用纯 JavaScript 编写的一个图表库, 能够很简单便捷的在 Web 网站或是 Web 应用程序添加有交互性的图表,            
                
         
            
            
            
            # 如何实现“甘特图 车间调度”在 Python 中
在车间调度中,甘特图是一种常用的工具,用于可视化任务的计划和调度。本文将指导你如何使用 Python 创建一个简单的甘特图,帮助你了解调度过程的实现。
## 实现流程
首先,我们来概述整个实现的流程,具体步骤如下:
| 步骤  | 描述                                     |
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            # 如何实现柔性车间调度(Flexible Job Shop Scheduling) - Python 实现
柔性车间调度(FJSSP)是生产调度中的一个重要问题。其目标是将生产任务在一组机器上高效地安排,以最小化生产时间和成本。本文将详细介绍如何使用 Python 实现柔性车间调度。
## 整体流程
我们将通过以下步骤进行柔性车间的调度:
| 步骤 | 描述 |
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