1. 什么是JobShop问题 Job,中文翻译成工件.一个工件又由若干道工序加工完成. resource, 资源.在本文的车间调度中资源指的是机器,每道工序要在某个特定机器上加工. Constraint, 约束.在车间调度中约束主要有以下两种: 同一个工件包含的工序有先后顺序. 每个机器不能同时处理两道工序,因此这台机器上完成工序时要串行,不能并行. Objective,目标.JobShop问题的一个常见目标是使所有工件完成的总时间最小,这个总时间英语叫做Makespan. 一个JobShop…

解码操作是整个遗传算法最重要的一步,在这步里面我们利用配置文件中的信息将染色体解码成一个有向无环图. 在介绍解码操作之前我们先来看一下配置文件,在part1绪论中我们已经介绍了一个车间调度问题的基本信息可以用一个表格来表示:…

下面,我们以车间调度为例来谈谈遗传算法中的另一个重要操作变异.变异操作通常发生在交叉操作之后,它的操作对象是交叉得到的新染色体.在本文中我们通过随机交换染色体的两个位置上的值来得到变异后的染色体,变异操作的代码如下: def Mutation(p)://p是染色体 nt = len(p)//nt存放染色体的长度 i = randint(0, nt - 1)//i是0到nt-1之间的一个随机数 j = randint(0, nt - 1)//j是0到nt-1之间的一个随机数 m = [job fo…

2.交叉 交叉是遗传算法中的一个重要操作,它的目的是从两条染色体中各自取出一部分来组合成一条新的染色体这里,在车间调度中一种常见的交叉方法叫Generalized Order Crossover方法(GOX),假设有三个工件A,B,C, 每个工件下面包含三道工序,根据这一信息我们可以利用上一节介绍的编码技术随机生成两条染色体如下:…

""" pop是种群,种群中的每个个体的形式是,(makespan, 染色体)""" pop = [(ComputeStartTimes(g, I)[-1], g) for g in InitPopulation(ps, I)] for it in xrange(1, mit+1):""" mit是迭代次数""" # Random ordering of the population s…

def FormatSolution(s, C, I): T = [0 for j in xrange(I.n)] S = [[0 for t in I[j]] for j in xrange(I.n)] for i in xrange(len(s)):"""遍历染色体""" j = s[i]"""获得i的工件号j """ t = T[j]"""获得i是j的…

编码 在上一篇博客中我们讨论了车间调度问题的编码,具体说就是根据工件的个数和每个工件的工序数来生成12122这样的数字排列,具体的说一个工件包含多少道工序,那么这个工件的编号就出现多少次.从12122中我们可以看出总共有两个工件1和2,工件1下面有两道工序,工件2下面有三道工序,所以1出现了2次,2出现了3次. 此外,我们还提到了种群的概念,种群就是指随机生成多个工件号排列的集合,集合中排列的个数就是种群的大小.大家思考一下如何编程实现初始种群的生成,大家看一下下面的python代码: def…

RRU交织冗余在LTE-R组网中的应用研究 王 芳1,2 庞萌萌1,2 (1.北京全路通信信号研究设计院集团有限公司,北京 100070; 2.北京市高速铁路运行控制系统工程技术研究中心,北京 100070) 摘要:深入研究LTE-R系统RRU交织冗余组网,包括频率配置与网络结构,以及工作方式.对LTE-R无线接入网冗余组网研究具有参考意义. 关键词:LTE-R;RRU;交织;冗余 Abstract: This paper studies RRU interleaved redundant ne…

本节内容: 前言 相关概念 Python中的默认编码 Python2与Python3中对字符串的支持 字符编码转换 一.前言 Python中的字符编码是个老生常谈的话题,同行们都写过很多这方面的文章.有的人云亦云,也有的写得很深入.近日看到某知名培训机构的教学视频中再次谈及此问题,讲解的还是不尽人意,所以才想写这篇文字.一方面,梳理一下相关知识,另一方面,希望给其他人些许帮助. Python2的 默认编码 是ASCII,不能识别中文字符,需要显式指定字符编码:Python3的 默认编码 为Uni…

wand(weak and)算法基本思路 一般搜索的query比较短,但如果query比较长,如是一段文本,需要搜索相似的文本,这时候一般就需要wand算法,该算法在广告系统中有比较成熟的应 该,主要是adsense场景,需要搜索一个页面内容的相似广告. Wand方法简单来说,一般我们在计算文本相关性的时候,会通过倒排索引的方式进行查询,通过倒排索引已经要比全量遍历节约大量时间,但是有时候仍 然很慢. 原因是很多时候我们其实只是想要top n个结果,一些结果明显较差的也进行了复杂的相关性计算,而…