在設(shè)施規(guī)劃中搏恤，求解從至表從而得到最優(yōu)的廠房排序是必不可少的一環(huán)
故利用python寫了一段求解從至表的程序违寿。對于不同的廠房數(shù)量與不同的零件加工程序，只需要修改對應(yīng)內(nèi)容即可熟空，此程序通用性比較強陨界。
這是本程序?qū)?yīng)案例的相關(guān)數(shù)據(jù)

本案例對應(yīng)的從至表.jpg

帶入到程序求解
代碼如下：

#計算從至表
import numpy as np
import pandas as pd

#————————————————————————————修改的內(nèi)容————————————————————————————————#

#原材料庫A  鑄造車間B  熱處理車間C   機加工車間D   精密車間E    標準件半成品庫F
#倉庫組成的序列
obj=pd.Series(['A','B','C','D','E','F'],index=[1,2,3,4,5,6])
#print(obj)
#零件組成的字典。零件名：權(quán)重痛阻，[加工順序]
parts={'s1':[9,['A','D','C','F']],           
      's2':[90,['A','B','D','E','F']],
      's3':[3,['A','B','D','F']],
      's4':[3,['A','D','E','F']],
      's5':[27,['A','D','E','F']],
      's6':[700,['A','B','D','E','F']],
      's7':[60,['A','D','C','E','F']],
      's8':[56,['A','D','E','F']],
      's9':[32,['A','D','F']],
      's10':[1,['A','D','C','E','F']],
      's11':[120,['A','C','D','C','E','F']],
      's12':[60,['A','C','D','C','E','F']],
      's13':[80,['A','D','C','F']]
      }

#—————————————————————————場地數(shù)組的全排列——————————————————————————————#

m=len(obj)    #加工場地的個數(shù)
obj_sort=[i for i in range(1, m+1)]  #需要排列的列表

def AllRange(listx,p,q):      #遞歸生成全排列列表sorts  
    if p == q:
        all_sorts.append(list(listx)) 
    else:
        for i in range(p,q):
            listx[i],listx[p]=listx[p],listx[i]
            AllRange(listx,p+1,q)
            listx[i],listx[p]=listx[p],listx[i]
        
all_sorts=[]                 #所有全排列可能的列表
AllRange(obj_sort,0,len(obj_sort))

#—————————————————————————計算流量最小時的排列——————————————————————————#

min_flow=100000000     #最小流量，根據(jù)情況設(shè)置一個比較大的值
best_sort=[]           #最小流量下的排序

#計算一個零件在某排序下的流量
def one_part_folw(info,now_range):  
    p_flow=0    #不加權(quán)重的流量
    n=len(info[1])
    for i in range(n-1):   #工序A對應(yīng)的數(shù)字1腮敌，在新排序中的先后位置
        index_f=obj[obj.values==info[1][i]].index  #工序?qū)?yīng)的標簽
        index_l=obj[obj.values==info[1][i+1]].index
        f=now_range.index(index_f)    
        l=now_range.index(index_l)
        if f > l:
            p_flow += (f-l)*2
        else:
            p_flow += (l-f)

    total_flow=p_flow*info[0]
    return total_flow

#找出所有序列流量最小值及對應(yīng)序列
for all_sort in all_sorts[:]:     
    now_flow=0    #本次排列的流量
    for part in parts.values():
        part_flow=one_part_folw(part,all_sort)  #每個零件的流量
        now_flow += part_flow

    if now_flow <= min_flow:
        min_flow=now_flow
        best_sort=all_sort[:]

#—————————————————————————————輸出結(jié)果——————————————————————————————————#        

print('min flow:')
print(min_flow)
print('best sort:')
for i in range(m):
    print(obj[best_sort[i]])

可以求得最優(yōu)廠房排序為

最優(yōu)排序及流量.PNG

ps：本程序迭代了所有廠房排序可能情況阱当，從中求出最優(yōu)解。為了提高程序的通用性糜工，加之用python書寫弊添，所以運行速度稍微慢了些。
有不足之處捌木，還請見諒油坝。