import?numpy?as?np
import?random

file=open（“Buxey.txt“）#數據文件
C?=47
#讀取數據文件
def?readfile（file）:
????lines=file.readlines（）
????n=int（lines[0].strip（）.split（‘\t‘）[0]）#工序數
????line_times=lines[1:n+1]
????lines=lines[n+1:-1]#優先關系
????row_times=len（line_times）
????rows=len（lines）#優先關系行數
????e=np.zeros（（rows2））#生成相應大小的零矩陣
????times=[0]*n
????row=0
????row_time=0
????for?line?in?lines:
????????line=line.strip（）.split（‘\t‘）
????????line=line[0]
????????line=line.split（‘‘）
????????line=[int（line[0]）int（line[1]）]
????????e[row:]=line[:]
????????row+=1
????for?line?in?line_times:
????????line=line.strip（）.split（‘\t‘）
????????j=‘‘
????????for?i?in?line:
????????????j=j+i
????????line=int（j）
????????times[row_time]=line
????????row_time+=1
????relation=np.zeros（（nn））
????for?i?in?range（len（e））:
????????a=int（e[i][0]）-1
????????b=int（e[i][1]）-1
????????relation[a][b]=1
????return?nrelationtimes#返回優先關系矩陣和工序時間列表

#自由工序
def?freedots（relationn）:
????frees=[]
????for?i?in?range（n）:
????????if?not?relation[:i].any（）:
????????????frees.append（i）
????return?frees
#產生初始種群
def?initial（relationpopsizen）:#n即代表染色體長度也代表relation矩陣的維度
????pop=[]
????for?i?in?range（popsize）:
????????pop.append（[]）
????????relation_new=relation
????????pre_dots=list（range（1n+1））
????????for?j?in?range（n）:
????????????b=len（relation_new[0]）
????????????frees=freedots（relation_newb）
????????????if?len（frees）==1:
????????????????a=frees[0]
????????????????pop[i].append（pre_dots[a]）
????????????????pre_dots.remove（pre_dots[a]）
????????????????relation_new=np.delete（relation_newa0）
????????????????relation_new=np.delete（relation_newa1）
????????????else:
????????????????a=random.choice（frees）
????????????????pop[i].append（pre_dots[a]）
????????????????pre_dots.remove（pre_dots[a]）
????????????????relation_new=np.delete（relation_newa0）
????????????????relation_new?=?np.delete（relation_new?a?1）
????return?pop
#計算適應值
def?calfitness（poptimes）:
????time_fenpei=[]#各工序時間
????for?i?in?range（len（pop））:
????????time_fenpei.append（[]）
????????for?j?in?pop[i]:
????????????time_fenpei[i].append（times[j-1]）
????def?fenpei（job_fenpeitime_gzzLT）:#L表示染色體，T表示對應的時間
????????if?sum（T）<=C:
???????????job_fenpei.append（L）
???????????time_gzz.append（sum（T））
???????????return?job_fenpeitime_gzz
????????l=len（L）
????????ret=0
????????j=0
????????while?True:
???????????ret+=T[j]
???????????j+=1
???????????if?ret>C:
????????????????break
????????fenpei_1=L[:j-1]
????????job_fenpei.append（fenpei_1）
????????time_gzz.append（sum（T[:j-1?]））
????????return?fenpei（job_fenpeitime_gzzL[j-1:]T[j-1:]）
????zong_fenpei=[]
????zong_time=[]
????for?i?in?range（len（pop））:
????????job_fenpei=[]
????????time_gzz=[]
????????cd=fenpei（job_fenpeitime_gzzpop[i]time_fenpei[i]）
????????zong_fenpei.append（c）
????????zong_time.append（d）
????fitnesses=[]#每條染色體的適應值
????for?i?in?zong_time:
????????fitness=0
????????for?j?in

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件?????????337??2020-10-28?16:09??Buxey.txt
?????文件????????7978??2020-12-07?16:07??遺傳算法生產.py