Job_Shop_Scheduling_Benchmark_Environments_and_Instances：面向调度问题研究的集成环境与实例库...

任铃冰Flourishing

于 2025-04-03 11:30:40 发布

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Job_Shop_Scheduling_Benchmark_Environments_and_Instances：面向调度问题研究的集成环境与实例库

Job_Shop_Scheduling_Benchmark_Environments_and_Instances A benchmarking repo with various solution methods to various machine scheduling problems 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jo/Job_Shop_Scheduling_Benchmark_Environments_and_Instances

项目介绍

在工业生产中，机器调度问题是提高生产效率、降低成本的关键环节。Job_Shop_Scheduling_Benchmark_Environments_and_Instances 是一个开源项目，旨在为研究人员、实践者和爱好者提供一个全面的机器调度问题研究平台。该项目包含多种调度问题的环境与实例，如作业车间调度问题（Job Shop Scheduling, JSP）、流水车间调度问题（Flow Shop Scheduling, FSP）、柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling, FJSP）、带装配约束的柔性作业车间调度问题（FJSP with Assembly constraints, FAJSP）、带有顺序相依设置时间的柔性作业车间调度问题（FJSP with Sequence-Dependent Setup Times, FJSP-SDST）以及在线柔性作业车间调度问题（online FJSP）。

项目技术分析

Job_Shop_Scheduling_Benchmark_Environments_and_Instances 提供了多种解决方案方法，包括精确方法、启发式方法和基于学习的解决方案。以下是项目支持的部分技术方法：

精确方法：包括混合整数线性规划（MILP）和约束编程（CP-SAT），适用于多种调度问题。
启发式方法：包括调度规则（Dispatching Rules）和遗传算法（Genetic Algorithm）。
基于学习的方法：包括深度强化学习（DRL）方法，如FJSP-DRL、L2D和DANIEL。

项目结构清晰，易于使用和扩展。主要包括以下模块：

Configs：包含解决方案方法的配置文件。
Data：包含用于基准测试的不同调度问题的实例。
Data Parsers：解析器，用于在调度环境中配置基准测试实例。
Plotting：包含可视化结果所需的绘图功能。
Scheduling Environment：定义核心环境组件，如作业（job）、操作（operation）、机器（machine）和作业车间（jobShop），以及支持在线作业到达的动态调度问题的simulationEnv。
Solution Methods：包含解决方案方法的具体实现。

项目技术应用场景

该项目的应用场景广泛，涵盖制造、物流、服务等行业中的调度问题。具体应用场景包括：

生产计划排程：帮助制造业优化生产流程，提高生产效率。
作业调度优化：在高校、研究所和企业的实验室中，用于研究调度算法和模型。
供应链管理：优化物流运输、仓储管理等环节的调度策略。

项目特点

综合性：集成多种调度问题的环境与实例，满足不同研究需求。
灵活性：支持自定义问题实例，便于研究人员进行特定场景的调度研究。
易用性：提供详细的教程和示例代码，帮助用户快速上手。
开放性：基于MIT开源协议，鼓励社区参与和贡献。

总结而言，Job_Shop_Scheduling_Benchmark_Environments_and_Instances 是一个功能丰富、应用广泛的机器调度问题研究平台。它不仅为研究人员提供了一个强大的工具，也为实践者提供了解决实际生产调度问题的可能方案。通过使用该项目，研究人员可以更好地探索和优化调度算法，提高生产效率，降低运营成本。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考