算法基本复现了论文，也有自己的一些设计，希望有参考价值， 可自行修改数据进行新的算例测试，所有参数均可改车间调度系列文章：1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、

模拟退火算法在柔性车间调度问题中的应用

多车场车辆路径问题可描述为：多个配送中心、每个中心有若干配送车辆、存在若干需求点、车辆从配送中心往需求点进行服务。文章是用概率矩阵轮盘赌选择每个需求点，初始信息素矩阵为103×103的矩阵，矩阵的值都是1，从某个需求点到任意需求点的概率都相等。2、 用车的载重去匹配需求量，载重约束下多个可行点轮盘赌选择一个，如果没有可行点，车回到配送中心，换下一辆车；因为100个点需求量接近2000，假设每个车场

带时间窗的路径优化问题，改进和声算法求解

多车场车辆路径问题 （MDVRP）是基本车辆路径问题（VRP）的扩展，指的是有数个车场同时对多个用户进行服务，各用户有一定的货物需求，每个车场都可提供货物，并有车队负责执行运输任务，要求对各车场的车辆和行驶路线进行适当的安排，在保证满足各用户的需求的前提下，使总的运输成本最低。step1:遍历该车场的所有车辆，如果至少有一辆车的剩余载重满足该需求点，计算对应车辆的最后一个点到该需求点的距离，再加上

python语言编写遗传算法求解多车场有载重约束的路径优化问题MDCVRP

本文针对柔性车间调度问题的两种常见动态问题：紧急插入订单和机器故障，进行了详解，针对每种问题，分别用两种方案进行解决并分析比较，所以对于重调度问题，本文提供了四种解决方案，非常有利于做车间调度问题的同学作为一个入门级的研究资料。

多目标柔性车间调度丨NSGA-II:以算例MK01为例

车间调度丨重调度问题