作业车间调度问题算法代码python

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mob64ca12df9869 2024-06-12 05:30:53 ©著作权

文章标签 调度问题甘特图作业调度 文章分类 Python 后端开发

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作业车间调度问题算法及其应用

作业车间调度问题是指在一个具有多个作业和多台机器的车间中，如何合理安排作业的顺序和机器的分配，使得总的完成时间最短。这是一个典型的优化问题，通常可以用算法来解决。本文将介绍作业车间调度问题的算法，并给出Python代码示例。

作业车间调度问题算法

作业车间调度问题最经典的算法是著名的Johnson算法。Johnson算法适用于两台机器上的作业调度问题，可以求得最优解。其基本思想是将作业分成两类，一类在机器1上处理，另一类在机器2上处理，通过找到最短作业时间来确定作业的顺序。

下面是Johnson算法的Python实现代码示例：

def johnson_algorithm(jobs):
    n = len(jobs)
    machine1 = []
    machine2 = []

    for job in jobs:
        if job[0] < job[1]:
            machine1.append(job)
        else:
            machine2.append(job)

    machine1.sort(key=lambda x: x[0])
    machine2.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

    schedule = machine1 + machine2
    return schedule

# 测试代码
jobs = [(2, 3), (1, 4), (3, 2), (4, 5)]
schedule = johnson_algorithm(jobs)
print(schedule)

状态图

下面是作业车间调度问题的状态图，展示了作业在两台机器上的处理过程：

stateDiagram
    [*] --> Machine1
    Machine1 --> Machine2
    Machine2 --> [*]

甘特图

甘特图可以直观展示作业在不同机器上的处理时间和顺序，有助于分析调度方案的合理性。下面是一个简单的作业车间调度问题的甘特图示例：

gantt
    title 作业车间调度问题甘特图
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 作业1
    作业1: 2022-01-01, 3d
    section 作业2
    作业2: 2022-01-03, 2d
    section 作业3
    作业3: 2022-01-01, 4d
    section 作业4
    作业4: 2022-01-04, 1d