Python算法代写 数据测试代写 算法代写 Python代写

Python2

Python算法代写 测试数据 工单数量自由设定,先设定为 20 机器数量自由设定,先设定为 6,编号为[1 2 3 4 5 6] 工人数量自由设定,先设定为 2,编号为[1 2] PTq[5 10 15 20 25 5 10 15 20 25 5 10 15 20 25 5 10 15 20 25]

测试数据

工单数量自由设定,先设定为 20

机器数量自由设定,先设定为 6,编号为[1 2 3 4 5 6]

工人数量自由设定,先设定为 2,编号为[1 2]

PT_q[5 10 15 20 25 5 10 15 20 25 5 10 15 20 25 5 10 15 20 25]

ST_q[5 10 15 20 25 5 10 15 20 25 5 10 15 20 25 5 10 15 20 25]  

MT_q[15 30 45 60 75 15 30 45 60 75 15 30 45 60 75 15 30 45 60 75 ]

τ_kg机器是否归该工人管,机器编号 123 归工人编号 1 管，机器编号 456 归工人编号 2 管

M_qk机器是否可加工工单,1 表示可,0 表示不可，工单 1 如果是[1 1 1 0 1 0] 表示只能由机器编号 1235 加工工单 1, 先设定前10 张工单只能在机器编号 123做，后 10 张工单只能在机器编号 456 做

补充说明，PT_q, ST_q,MT_q 在任何机器上和工人上数值都一样，PT_q表示准备时间(人)，ST_q表示服务时间(人+机器)，MT_q表示加工时间(机器)

数据生成 Python算法代写

工单数量自由设定

机器数量为 3 的倍数即可

工人数量自由设定,为机器数量除 3

PT_q在[1,10]内随机生成正整数

ST_q在[PT_q, 10]内随机生成正整数

Ratio 值可以自由设定, 先设定为 3

MT_q= Ratio*(PT_q+ ST_q) − ST_q

τ_kg机器是否归该工人管,机器编号 123 归工人编号 1 管，机器编号 456 归工人编号 2 管, 机器编号 789 归工人编号 3 管，以此类推

M_qk机器是否可加工工单,1 表示可,0 表示不可，工单 1 如果是[1 1 1 0 1 0]表示只能由机器编号 1235 加工工单 1,工单随机能在多台机器编号几做,0,1随机

补充说明，PT_q, ST_q,MT_q在任何机器上和工人上数值都一样，PT_q表示准备时间(人)，ST_q表示服务时间(人+机器)，MT_q表示加工时间(机器)

算法 2 Python算法代写

步骤 1: 构造调度结果集和D，构造可加工工单集合X，计算工单平均加工时间

步骤 2: while n ≤ 300，循环如下

步骤 3: 初始化β、γ、δ、μ，生成[1.0,10.0]内的随机数赋给β、δ，生成[1.0, β]内的随机数赋给γ，生成[1.0, δ]内的随机数赋给μ，倘若追溯上 5 次循环有更新目标函数值(有标记)，则在β、γ、δ、μ都在最优解的β、γ、δ、μ对应基础上，随机增减[0.01,2.0]

步骤 4: 设置P_gmax为一个足够小的实数，计算工单集合X工人优先度P_qjg，如果P_qjg>P_gmax ，则P_gmax=P_qjg ，最后将工单集合X工人优先度最高的进行调度

步骤 5: 设置P_kmax为一个足够小的实数，计算工单集合X机器优先度P_qjk，如果P_qjk>P_kmax ，则P_kmax=P_qjk ，最后将工单集合X机器优先度最高的进行调度

步骤 6: 更新工单集合X，转至步骤 4，直至所有工单调度完毕，得到调度结果d_t

步骤 7: d_t与D集合已有调度结果比较，如果不同则将d_t存入集合D，如果更新目标函数值，则将该β、γ、δ、μ打上标记，如果出现同样目标函数值，则将重复次数加 1，超过 50 次就退出循环。

步骤 8: n = n + 1

步骤 9: 输出最优调度结果，绘制甘特图，输出目标函数。

算法结束

查看人的结束时间L_e

查看机器工单队列

有工单队列

if (L_e+PT_new ≥E_old ){L_eNew= L_eOld+PT_new +ST_new , E_new= L_eOld+PT_new +ST_new +MT_new }

else { L_eNew= E_old+ST_new , E_new= E_old +ST_new +MT_new}

无工单队列

{L_eNew=L_eOld +PT_new +ST_new , E_new= L_eOld+PT_new +ST_new +MT_new}

将E_new, L_eNew存好

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