PSSAI_Team/JobShopScheduling
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..
compare: PSSAI_Team:documentation
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master ... documentat

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23
Readme.txt
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@ -1,23 +0,0 @@
README
-----
Für die Ausführung des Algorithmus wird Python 3 (empfohlene Version: 3.6.1) benötigt.
Die Packages, die zusätzlich gebraucht werden, können der requirements.txt entnommen werden.
(Installation kann hier einzeln oder über den Befehl: python -m pip install -r requirements.txt)
Zur Ausführung bitte im Terminal in den Ordner src gehen und dort das Skript main.py starten.
Parameter, die hierbei möglich sind:
-h zeigt alle Optionen an
-p aktiviert die Ausgabe über den Plotter als Diagramm
-l wird benötigt falls die Eingabe eine Liste von Problemen ist (d.h. für jobshop1.txt)
-i Index des Problems in der Liste (nur relevant bei -l)
-t setzt die Starttemperatur des Simulated Annealings
-s setzt die maximalen Umformungsschritte pro Generierung einer neuen Lösung
-a setzt die Wahrscheinlichkeit, pro Umformungsschritt auch eine Lösung zu akzeptieren, obwohl
noch nicht die maximalen Umformungsschritte erreicht sind
-t -s und -a müssen nicht alle gesetzt sein, dann wird der jeweilige Defaultwert verwendet
Defaultwerte: max_temp = 300, max_steps = 250, accept_prob = 0.01
Beispielaufruf:
python .\main.py -p -l -i 2 -t 50 ..\inputdata\jobshop1.txt

7
doc.md
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@ -28,9 +28,10 @@ Both operations require that the start times are recomputed.
## constraints ## constraints
- only schedule new $\tau$ if another $\tau$ is finished - only schedule new $\tau$ if another $\tau$ is finished
- only schedule $\tau \in T_k$ that has no unscheduled predecessor in $T_k$ - only schedule $\tau \in T_k$ that has no unscheduled predecessor in $T_k$
- only one task on a machine any given time - only one job on a machine any given time
## implementation in Python ## implementation in Python
- translate problem into list of jobs, jobs into lists of tasks, ie problem = [$T_0, T_1,\dots,T_{k-1}$], $T_i$ = [$\tau_1,\tau_2,\dots$] - translate jobs into lists of tasks, problem into list of jobs, ie problem = [$T_0, T_1,\dots,T_{k-1}$], $T_i$ = [$\tau_1,\tau_2,\dots$]
- address tasks based on their indices, ie [0][1] is the second task of the first job. - address tasks based on their indices, ie [0][1] is the second job of the first task.
- compute only one possible next solution, rate, drop/accept. $\delta$ is computed iteratively during generation - compute only one possible next solution, rate, drop/accept. $\delta$ is computed iteratively during generation
-

2297
inputdata/jobshop1.txt
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441
inputdata/jobshop2.txt
View file

@ -1,441 +0,0 @@
This file contains procedures and data to create a set of 80 JSP test
instances proposed by
E. Taillard (1993),
Benchmarks for basic scheduling problems,
European Journal of Operational Research 64, 278-285.
Contributed by
Dirk C. Mattfeld (email dirk@uni-bremen.de) and
Rob J.M. Vaessens (email robv@win.tue.nl).
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
In order to obtain the 80 instances ta01-ta80 choose one of the three
different ways described below:
o Connect to Taillard's WWW home page directly. His address is:
http://www.idsia.ch/~eric/
The contents of files are self-explaining, although you may have to
convert them into a machine-readable format. Obtaining the data may
be a tedious work. You will find lower- and upper bounds for the
problems at Taillard's WWW page too.
o Write a PASCAL program using the procedures and seeds below. The procedures
are taken from the paper "Benchmarks for Basic Scheduling Problems" directly.
You have to add a main-procedure as well as a file-generation procedure
yourself.
************* procedures **************
function unif(var seed : integer; low, high : integer): integer;
(* generate a random number uniformly between low and high *)
const
m = 2147483647;
a = 16807;
b = 127773;
c = 2836;
var
k : integer;
value_0_1 : double; (* floating point coded on 64 bits *)
begin
k := seed div b ;
seed := a * (seed mod b) - k * c;
if seed < 0 then seed := seed + m ;
value_0_1 := seed / m ;
unif := low + trunc(value_0_1 * (high - low + 1))
end;
procedure generate_job_shop(var time_seed, machine_seed : integer;
nb_jobs, nb_machines : integer;
var d, M : matrix);
(* type matrix = array[1..20, 1..100] of integer; must be declared above *)
(* generate processing times d[i,j] and machines M[i, j] *)
(* of the ith operation of job j *)
var i, j : integer;
procedure swap(var a, b : integer);
var temp : integer;
begin
temp := a; a := b; b := temp
end;
begin
for j := 1 to nb_jobs do
for i := 1 to nb_machines do
d[i, j] := unif(time_seed, 1, 99);
for j := 1 to nb_jobs do
for i := 1 to nb_machines do
M[i, j] := i;
for j := 1 to nb_jobs do
for i := 1 to nb_machines do
swap(M[i, j], M[unif(machine_seed, i, nb_machines), j])
end;
********** data **********
Time seed, Machine seed, instance
15 jobs 15 machines
840612802 398197754 ta01
1314640371 386720536 ta02
1227221349 316176388 ta03
342269428 1806358582 ta04
1603221416 1501949241 ta05
1357584978 1734077082 ta06
44531661 1374316395 ta07
302545136 2092186050 ta08
1153780144 1393392374 ta09
73896786 1544979948 ta10
20 jobs 15 machines
533484900 317419073 ta11
1894307698 1474268163 ta12
874340513 509669280 ta13
1124986343 1209573668 ta14
1463788335 529048107 ta15
1056908795 25321885 ta16
195672285 1717580117 ta17
961965583 1353003786 ta18
1610169733 1734469503 ta19
532794656 998486810 ta20
20 jobs 20 machines
1035939303 773961798 ta21
5997802 1872541150 ta22
1357503601 722225039 ta23
806159563 1166962073 ta24
1902815253 1879990068 ta25
1503184031 1850351876 ta26
1032645967 99711329 ta27
229894219 1158117804 ta28
823349822 108033225 ta29
1297900341 489486403 ta30
30 jobs 15 machines
98640593 1981283465 ta31
1839268120 248890888 ta32
573875290 2081512253 ta33
1670898570 788294565 ta34
1118914567 1074349202 ta35
178750207 294279708 ta36
1549372605 596993084 ta37
798174738 151685779 ta38
553410952 1329272528 ta39
1661531649 1173386294 ta40
30 jobs 20 machines
1841414609 1357882888 ta41
2116959593 1546338557 ta4@
796392706 1230864158 ta43
532496463 254174057 ta44
2020525633 978943053 ta45
524444252 185526083 ta46
1569394691 487269855 ta47
1460267840 1631446539 ta48
198324822 1937476577 ta49
38071822 1541985579 ta50
50 jobs 15 machines
17271 718939 ta51
660481279 449650254 ta52
352229765 949737911 ta53
1197518780 166840558 ta54
1376020303 483922052 ta55
2106639239 955932362 ta56
1765352082 1209982549 ta57
1105092880 1349003108 ta58
907248070 919544535 ta59
2011630757 1845447001 ta60
50 jobs 20 machines
8493988 2738939 ta61
1991925010 709517751 ta62
342093237 786960785 ta63
1634043183 973178279 ta64
341706507 286513148 ta65
320167954 1411193018 ta66
1089696753 298068750 ta67
433032965 1589656152 ta68
615974477 331205412 ta69
236150141 592292984 ta70
100 jobs 20 machines
302034063 1203569070 ta71
1437643198 1692025209 ta72
1792475497 1039908559 ta73
1647273132 1012841433 ta74
696480901 1689682358 ta75
1785569423 1092647459 ta76
117806902 739059626 ta77
1639154709 1319962509 ta78
2007423389 749368241 ta79
682761130 262763021 ta80
********** verification **********
generate_job_shop(time_seed, machine_seed, 4, 4, d, M) should
provide, with time_seed = 1166510396 and machine_seed = 164000672
initially :
(d(i,j])= (M[i,j])=
54 9 38 95 3 4 1 1
34 15 19 34 1 1 2 3
61 89 28 7 4 2 3 2
2 70 87 29 2 3 4 4
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
o Use the C program below. It generates all 80 instance-files in one
run. The first line of each instance contains the number of jobs and
the number of machines. The remaining lines contain one job each,
listing the machine number and processing time for each step of the
job. You may choose whether the machine indices start with 0 or 1.
/*
Program to generate the 80 job shop instances proposed by
Taillard, E. D.: "Benchmarks for basic scheduling problems",
EJOR vol. 64, pp. 278-285, 1993
Originaly written by Taillard in PASCAL, re-written in C by
Dirk C. Mattfeld, University of Bremen <dirk@uni-bremen.de> and
Rob J.M. Vaessens, Eindhoven University of Technology <robv@win.tue.nl>.
Last update : 2/7/1996.
UNIX compile: cc -o jsp_gen jsp_gen.c -lm
Tested on the machines/systems/compilers listed below.
DEC 5000 Ultrix 4.2 cc
SUN 10 Solaris 2 cc
IBM 6000 AIX 3.x xlc
Atari ST TOS pure c
IBM-PC DOS 6.2 MS-C
IBM-PC Linux gcc
Care should be taken on 64 bit machines (e.g. Cray). There,
'long' and 'double' contain 128 bit. In this case replace all
'long' and 'double' with the appropriate 64 bit type.
Verification file 'ta01' (if VERIFY == 1 and FIRMACIND == 1)
4 4
3 54 1 34 4 61 2 2
4 9 1 15 2 89 3 70
1 38 2 19 3 28 4 87
1 95 3 34 2 7 4 29
*/
#define ANSI_C 0 /* 0: K&R function style convention */
#define VERIFY 0 /* 1: produce the verification file */
#define FIRMACIND 0 /* 0,1: first machine index */
#include <stdio.h>
#include <math.h>
struct problem {
long rand_time; /* random seed for jobs */
long rand_mach; /* random seed for mach */
short num_jobs; /* number of jobs */
short num_mach; /* number of machines */
};
#if VERIFY == 1
struct problem S[] = {
{ 0, 0, 0, 0},
{1166510396, 164000672, 4, 4},
{ 0, 0, 0, 0}};
#else /* VERIFY */
struct problem S[] = {
{ 0, 0, 0, 0}, /* 15 jobs 15 machines */
{ 840612802, 398197754, 15, 15 },
{ 1314640371, 386720536, 15, 15 },
{ 1227221349, 316176388, 15, 15 },
{ 342269428, 1806358582, 15, 15 },
{ 1603221416, 1501949241, 15, 15 },
{ 1357584978, 1734077082, 15, 15 },
{ 44531661, 1374316395, 15, 15 },
{ 302545136, 2092186050, 15, 15 },
{ 1153780144, 1393392374, 15, 15 },
{ 73896786, 1544979948, 15, 15 },
/* 20 jobs 15 machines */
{ 533484900, 317419073, 20, 15 },
{ 1894307698, 1474268163, 20, 15 },
{ 874340513, 509669280, 20, 15 },
{ 1124986343, 1209573668, 20, 15 },
{ 1463788335, 529048107, 20, 15 },
{ 1056908795, 25321885, 20, 15 },
{ 195672285, 1717580117, 20, 15 },
{ 961965583, 1353003786, 20, 15 },
{ 1610169733, 1734469503, 20, 15 },
{ 532794656, 998486810, 20, 15 },
/* 20 jobs 20 machines */
{ 1035939303, 773961798, 20, 20 },
{ 5997802, 1872541150, 20, 20 },
{ 1357503601, 722225039, 20, 20 },
{ 806159563, 1166962073, 20, 20 },
{ 1902815253, 1879990068, 20, 20 },
{ 1503184031, 1850351876, 20, 20 },
{ 1032645967, 99711329, 20, 20 },
{ 229894219, 1158117804, 20, 20 },
{ 823349822, 108033225, 20, 20 },
{ 1297900341, 489486403, 20, 20 },
/* 30 jobs 15 machines */
{ 98640593, 1981283465, 30, 15 },
{ 1839268120, 248890888, 30, 15 },
{ 573875290, 2081512253, 30, 15 },
{ 1670898570, 788294565, 30, 15 },
{ 1118914567, 1074349202, 30, 15 },
{ 178750207, 294279708, 30, 15 },
{ 1549372605, 596993084, 30, 15 },
{ 798174738, 151685779, 30, 15 },
{ 553410952, 1329272528, 30, 15 },
{ 1661531649, 1173386294, 30, 15 },
/* 30 jobs 20 machines */
{ 1841414609, 1357882888, 30, 20 },
{ 2116959593, 1546338557, 30, 20 },
{ 796392706, 1230864158, 30, 20 },
{ 532496463, 254174057, 30, 20 },
{ 2020525633, 978943053, 30, 20 },
{ 524444252, 185526083, 30, 20 },
{ 1569394691, 487269855, 30, 20 },
{ 1460267840, 1631446539, 30, 20 },
{ 198324822, 1937476577, 30, 20 },
{ 38071822, 1541985579, 30, 20 },
/* 50 jobs 15 machines */
{ 17271, 718939, 50, 15 },
{ 660481279, 449650254, 50, 15 },
{ 352229765, 949737911, 50, 15 },
{ 1197518780, 166840558, 50, 15 },
{ 1376020303, 483922052, 50, 15 },
{ 2106639239, 955932362, 50, 15 },
{ 1765352082, 1209982549, 50, 15 },
{ 1105092880, 1349003108, 50, 15 },
{ 907248070, 919544535, 50, 15 },
{ 2011630757, 1845447001, 50, 15 },
/* 50 jobs 20 machines */
{ 8493988, 2738939, 50, 20 },
{ 1991925010, 709517751, 50, 20 },
{ 342093237, 786960785, 50, 20 },
{ 1634043183, 973178279, 50, 20 },
{ 341706507, 286513148, 50, 20 },
{ 320167954, 1411193018, 50, 20 },
{ 1089696753, 298068750, 50, 20 },
{ 433032965, 1589656152, 50, 20 },
{ 615974477, 331205412, 50, 20 },
{ 236150141, 592292984, 50, 20 },
/* 100 jobs 20 machines */
{ 302034063, 1203569070, 100, 20 },
{ 1437643198, 1692025209, 100, 20 },
{ 1792475497, 1039908559, 100, 20 },
{ 1647273132, 1012841433, 100, 20 },
{ 696480901, 1689682358, 100, 20 },
{ 1785569423, 1092647459, 100, 20 },
{ 117806902, 739059626, 100, 20 },
{ 1639154709, 1319962509, 100, 20 },
{ 2007423389, 749368241, 100, 20 },
{ 682761130, 262763021, 100, 20 },
{ 0, 0, 0, 0 }};
#endif /* VERIFY */
/* generate a random number uniformly between low and high */
#if ANSI_C == 1
short unif (long *seed, short low, short high)
#else
short unif (seed, low, high)
long *seed; short low, high;
#endif
{
static long m = 2147483647, a = 16807, b = 127773, c = 2836;
double value_0_1;
long k = *seed / b;
*seed = a * (*seed % b) - k * c;
if(*seed < 0) *seed = *seed + m;
value_0_1 = *seed / (double) m;
return low + floor(value_0_1 * (high - low + 1));
}
/* Maximal 100 jobs and 20 machines are provided. */
/* For larger problems extend array sizes. */
short d[101][21]; /* duration */
short M[101][21]; /* machine */
#if ANSI_C == 1
void generate_job_shop(short p) /* Fill d and M according to S[p] */
#else
void generate_job_shop(p)
short p;
#endif
{
short i, j;
long time_seed = S[p].rand_time;
long machine_seed = S[p].rand_mach;
for(i = 0; i < S[p].num_jobs; ++i) /* determine a random duration */
for (j = 0; j < S[p].num_mach; ++j) /* for all operations */
d[i][j] = unif(&time_seed, 1, 99); /* 99 = max. duration of op. */
for(i = 0; i < S[p].num_jobs; ++i) /* determine a machine */
for (j = 0; j < S[p].num_mach; ++j) /* for all operations */
M[i][j] = j; /* assign the machine j */
for(i = 0; i < S[p].num_jobs; ++i) { /* for all jobs */
for (j = 0; j < S[p].num_mach; ++j) { /* for all machines*/
int k = unif(&machine_seed, j, S[p].num_mach-1); /* get rand index */
short t = M[i][j]; /* swap positions j and k */
M[i][j] = M[i][k];
M[i][k] = t;
}
}
}
#if ANSI_C == 1
void write_problem(short p) /* write out problem */
#else
void write_problem(p)
short p;
#endif
{
short i, j;
FILE *f = NULL;
char name[5];
sprintf(name,"ta%02d", p); /* file name construction */
if(!(f = fopen(name,"w"))) { /* open file for writing */
fprintf(stderr,"file %s error\n", name);
return;
}
fprintf(f,"%d %d\n", S[p].num_jobs, S[p].num_mach); /* write header line */
for(i = 0; i < S[p].num_jobs; ++i) {
for(j = 0; j < S[p].num_mach; ++j) {
fprintf(f,"%2d %2d ", M[i][j]+FIRMACIND, d[i][j]); /* write machine and job */
}
fprintf(f,"\n"); /* newline == End of job */
}
fclose(f); /* close file */
}
int main()
{
short i = 1;
while(S[i].rand_time) { /* for i == 1 up to NULL entry */
generate_job_shop(i); /* generate problem i */
write_problem(i); /* write out problem i */
++i; /* increment i */
}
return 0;
}
+++++++++++++++++++ EOF ++++++++++++++++++++++++++++++++++++

16
inputdata/jobshop2/ta01
View file

@ -1,16 +0,0 @@
15 15
6 94 12 66 4 10 7 53 3 26 2 15 10 65 11 82 8 10 14 27 9 93 13 92 5 96 0 70 1 83
4 74 5 31 7 88 14 51 13 57 8 78 11 8 9 7 6 91 10 79 0 18 3 51 12 18 1 99 2 33
1 4 8 82 9 40 12 86 6 50 11 54 13 21 5 6 0 54 2 68 7 82 10 20 4 39 3 35 14 68
5 73 2 23 9 30 6 30 10 53 0 94 13 58 4 93 7 32 14 91 11 30 8 56 12 27 1 92 3 9
7 78 8 23 6 21 10 60 4 36 9 29 2 95 14 99 12 79 5 76 1 93 13 42 11 52 0 42 3 96
5 29 3 61 12 88 13 70 11 16 4 31 14 65 7 83 2 78 1 26 10 50 0 87 9 62 6 14 8 30
12 18 3 75 7 20 8 4 14 91 6 68 1 19 11 54 4 85 5 73 2 43 10 24 0 37 13 87 9 66
11 32 5 52 0 9 7 49 12 61 13 35 14 99 1 62 2 6 8 62 4 7 3 80 9 3 6 57 10 7
10 85 11 30 6 96 14 91 0 13 1 87 2 82 5 83 12 78 4 56 8 85 7 8 9 66 13 88 3 15
6 5 11 59 9 30 2 60 8 41 0 17 13 66 3 89 10 78 7 88 1 69 12 45 14 82 4 6 5 13
4 90 7 27 13 1 0 8 5 91 12 80 6 89 8 49 14 32 10 28 3 90 1 93 11 6 9 35 2 73
2 47 14 43 0 75 12 8 6 51 10 3 7 84 5 34 8 28 9 60 13 69 1 45 3 67 11 58 4 87
5 65 8 62 10 97 2 20 3 31 6 33 9 33 0 77 13 50 4 80 1 48 11 90 12 75 7 96 14 44
8 28 14 21 4 51 13 75 5 17 6 89 9 59 1 56 12 63 7 18 11 17 10 30 3 16 2 7 0 35
10 57 8 16 12 42 6 34 4 37 1 26 13 68 14 73 11 5 0 8 7 12 3 87 2 83 9 20 5 97

16
inputdata/jobshop2/ta02
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2 5 14 35 3 21 10 14 6 66 1 3 0 6 13 98 11 63 4 64 5 76 8 94 7 17 12 62 9 37
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12 23 3 32 10 35 8 10 4 29 7 68 13 20 11 8 14 58 1 62 2 39 0 32 5 8 6 33 9 91
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16
inputdata/jobshop2/ta03
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16
inputdata/jobshop2/ta04
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16
inputdata/jobshop2/ta05
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16
inputdata/jobshop2/ta06
View file

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1 4 4 53 7 6 2 10 14 51 10 89 12 38 13 38 6 35 5 44 9 99 0 88 3 52 8 16 11 99
0 28 7 11 14 76 13 51 8 35 3 60 6 44 9 39 5 66 12 49 10 40 4 34 1 80 2 38 11 29
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21
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31
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11 46 17 81 19 64 7 28 6 89 12 71 16 29 9 27 13 81 0 34 2 78 15 7 10 51 5 25 4 47 1 14 18 32 14 47 3 90 8 31
6 4 8 40 9 32 17 52 16 37 4 35 10 85 14 26 18 45 2 58 7 42 19 75 5 13 0 15 3 86 11 74 13 98 1 19 15 45 12 60
16 44 8 65 3 5 4 30 13 51 1 42 2 88 9 79 10 47 7 46 12 62 6 50 17 58 5 82 0 51 18 89 11 89 19 63 15 59 14 84
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2 36 8 31 7 7 10 88 17 99 6 55 13 11 3 65 19 47 18 18 9 46 12 39 11 78 14 46 1 81 16 31 5 80 4 35 15 92 0 51
10 65 3 46 1 31 15 3 14 21 11 55 13 11 2 5 16 40 4 52 8 99 18 11 12 36 9 83 5 92 7 5 19 19 0 58 17 47 6 34
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2 90 7 59 17 86 10 30 5 34 12 79 13 77 18 9 0 84 15 73 4 9 1 44 9 43 8 59 6 6 11 90 19 3 3 19 14 4 16 33
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7 18 17 74 15 88 1 60 12 8 9 45 5 1 14 83 0 71 2 78 4 71 11 52 13 36 18 18 16 12 3 93 19 72 6 37 10 32 8 28
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8 89 15 32 1 77 6 66 2 88 19 6 16 37 17 35 0 49 10 50 12 89 5 62 9 28 13 31 4 61 14 41 3 71 11 2 18 22 7 9
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11 77 8 1 5 11 13 87 18 21 16 44 1 92 3 77 7 9 6 92 9 10 14 31 10 62 2 65 4 44 19 78 15 22 17 13 0 26 12 72
17 11 19 46 8 8 0 77 4 31 1 48 11 37 3 99 13 27 16 99 9 31 10 73 5 60 14 40 2 81 18 9 12 20 7 81 15 71 6 2
6 60 5 20 1 62 18 18 7 18 0 33 19 38 16 48 2 37 12 78 14 76 17 28 3 65 10 61 8 40 4 28 15 67 13 4 9 17 11 26
2 54 17 89 7 69 12 93 0 69 14 93 4 54 19 30 15 14 10 14 8 71 1 49 6 10 3 86 18 88 5 67 9 17 11 2 16 2 13 20
16 54 12 83 0 59 2 70 14 18 5 34 6 7 3 2 17 45 15 6 18 80 10 21 11 72 7 80 9 89 1 52 8 33 19 41 4 76 13 5
9 53 3 15 11 75 18 10 15 48 1 54 19 1 16 43 13 22 17 31 0 63 5 1 14 68 10 74 12 23 4 32 2 53 8 71 6 93 7 22
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7 30 9 31 16 92 2 26 14 56 3 67 5 88 6 11 18 25 19 24 13 98 8 8 15 34 17 18 0 80 12 82 11 28 10 87 4 77 1 14
5 40 18 43 13 85 10 84 8 76 14 64 9 7 12 51 4 51 2 15 7 96 11 31 19 85 6 30 1 85 17 45 0 73 15 73 3 17 16 57
6 3 11 32 8 92 0 97 1 78 2 83 15 37 7 41 12 4 14 62 18 16 5 36 16 4 10 26 19 28 17 2 4 16 3 37 9 93 13 26
7 64 10 90 16 88 9 32 5 13 15 70 12 5 6 30 3 44 2 82 0 98 19 44 18 67 8 24 11 49 4 99 17 9 1 28 13 96 14 70
15 83 18 29 19 27 0 78 10 85 12 10 14 77 9 91 1 24 3 97 17 19 2 54 8 40 6 39 13 46 16 89 7 83 5 93 11 53 4 90
13 76 19 56 7 40 4 73 6 14 18 74 12 75 1 55 17 90 16 8 2 9 14 59 3 60 5 27 15 1 0 17 11 6 9 41 10 41 8 10
0 23 3 77 8 7 12 66 9 5 16 85 2 87 6 1 19 40 14 69 5 62 17 90 11 20 15 18 4 32 1 36 18 4 7 6 10 47 13 28
11 45 9 87 19 4 3 17 1 6 7 13 2 72 4 66 18 68 6 87 15 1 17 79 16 44 14 5 10 33 0 32 12 20 8 63 13 73 5 62
10 81 5 3 9 13 8 42 3 22 1 32 0 83 4 56 7 28 15 96 11 34 19 42 18 22 13 86 14 45 17 79 2 7 12 43 16 27 6 41
6 4 10 55 4 31 19 22 2 28 13 44 12 15 11 88 8 27 9 66 17 50 0 25 1 27 7 91 14 53 15 71 3 10 16 12 5 2 18 61
11 70 9 69 8 26 16 78 13 42 7 97 19 68 5 88 10 37 3 23 18 46 2 55 14 29 17 81 12 54 4 70 0 71 6 2 1 53 15 28
11 39 12 56 9 87 7 21 15 9 18 82 16 44 8 63 19 9 4 50 1 34 17 58 13 18 5 87 0 42 14 78 2 98 6 30 10 46 3 21

BIN
inputdata/jobshop2_gen
View file

Binary file not shown.

243
inputdata/jobshop2_gen.c
View file

@ -1,243 +0,0 @@
/*
Program to generate the 80 job shop instances proposed by
Taillard, E. D.: "Benchmarks for basic scheduling problems",
EJOR vol. 64, pp. 278-285, 1993
Originaly written by Taillard in PASCAL, re-written in C by
Dirk C. Mattfeld, University of Bremen <dirk@uni-bremen.de> and
Rob J.M. Vaessens, Eindhoven University of Technology <robv@win.tue.nl>.
Last update : 2/7/1996.
UNIX compile: cc -o jsp_gen jsp_gen.c -lm
Tested on the machines/systems/compilers listed below.
DEC 5000 Ultrix 4.2 cc
SUN 10 Solaris 2 cc
IBM 6000 AIX 3.x xlc
Atari ST TOS pure c
IBM-PC DOS 6.2 MS-C
IBM-PC Linux gcc
Care should be taken on 64 bit machines (e.g. Cray). There,
'long' and 'double' contain 128 bit. In this case replace all
'long' and 'double' with the appropriate 64 bit type.
Verification file 'ta01' (if VERIFY == 1 and FIRMACIND == 1)
4 4
3 54 1 34 4 61 2 2
4 9 1 15 2 89 3 70
1 38 2 19 3 28 4 87
1 95 3 34 2 7 4 29
*/
#define ANSI_C 0 /* 0: K&R function style convention */
#define VERIFY 0 /* 1: produce the verification file */
#define FIRMACIND 0 /* 0,1: first machine index */
#include <stdio.h>
#include <math.h>
struct problem {
long rand_time; /* random seed for jobs */
long rand_mach; /* random seed for mach */
short num_jobs; /* number of jobs */
short num_mach; /* number of machines */
};
#if VERIFY == 1
struct problem S[] = {
{ 0, 0, 0, 0},
{1166510396, 164000672, 4, 4},
{ 0, 0, 0, 0}};
#else /* VERIFY */
struct problem S[] = {
{ 0, 0, 0, 0}, /* 15 jobs 15 machines */
{ 840612802, 398197754, 15, 15 },
{ 1314640371, 386720536, 15, 15 },
{ 1227221349, 316176388, 15, 15 },
{ 342269428, 1806358582, 15, 15 },
{ 1603221416, 1501949241, 15, 15 },
{ 1357584978, 1734077082, 15, 15 },
{ 44531661, 1374316395, 15, 15 },
{ 302545136, 2092186050, 15, 15 },
{ 1153780144, 1393392374, 15, 15 },
{ 73896786, 1544979948, 15, 15 },
/* 20 jobs 15 machines */
{ 533484900, 317419073, 20, 15 },
{ 1894307698, 1474268163, 20, 15 },
{ 874340513, 509669280, 20, 15 },
{ 1124986343, 1209573668, 20, 15 },
{ 1463788335, 529048107, 20, 15 },
{ 1056908795, 25321885, 20, 15 },
{ 195672285, 1717580117, 20, 15 },
{ 961965583, 1353003786, 20, 15 },
{ 1610169733, 1734469503, 20, 15 },
{ 532794656, 998486810, 20, 15 },
/* 20 jobs 20 machines */
{ 1035939303, 773961798, 20, 20 },
{ 5997802, 1872541150, 20, 20 },
{ 1357503601, 722225039, 20, 20 },
{ 806159563, 1166962073, 20, 20 },
{ 1902815253, 1879990068, 20, 20 },
{ 1503184031, 1850351876, 20, 20 },
{ 1032645967, 99711329, 20, 20 },
{ 229894219, 1158117804, 20, 20 },
{ 823349822, 108033225, 20, 20 },
{ 1297900341, 489486403, 20, 20 },
/* 30 jobs 15 machines */
{ 98640593, 1981283465, 30, 15 },
{ 1839268120, 248890888, 30, 15 },
{ 573875290, 2081512253, 30, 15 },
{ 1670898570, 788294565, 30, 15 },
{ 1118914567, 1074349202, 30, 15 },
{ 178750207, 294279708, 30, 15 },
{ 1549372605, 596993084, 30, 15 },
{ 798174738, 151685779, 30, 15 },
{ 553410952, 1329272528, 30, 15 },
{ 1661531649, 1173386294, 30, 15 },
/* 30 jobs 20 machines */
{ 1841414609, 1357882888, 30, 20 },
{ 2116959593, 1546338557, 30, 20 },
{ 796392706, 1230864158, 30, 20 },
{ 532496463, 254174057, 30, 20 },
{ 2020525633, 978943053, 30, 20 },
{ 524444252, 185526083, 30, 20 },
{ 1569394691, 487269855, 30, 20 },
{ 1460267840, 1631446539, 30, 20 },
{ 198324822, 1937476577, 30, 20 },
{ 38071822, 1541985579, 30, 20 },
/* 50 jobs 15 machines */
{ 17271, 718939, 50, 15 },
{ 660481279, 449650254, 50, 15 },
{ 352229765, 949737911, 50, 15 },
{ 1197518780, 166840558, 50, 15 },
{ 1376020303, 483922052, 50, 15 },
{ 2106639239, 955932362, 50, 15 },
{ 1765352082, 1209982549, 50, 15 },
{ 1105092880, 1349003108, 50, 15 },
{ 907248070, 919544535, 50, 15 },
{ 2011630757, 1845447001, 50, 15 },
/* 50 jobs 20 machines */
{ 8493988, 2738939, 50, 20 },
{ 1991925010, 709517751, 50, 20 },
{ 342093237, 786960785, 50, 20 },
{ 1634043183, 973178279, 50, 20 },
{ 341706507, 286513148, 50, 20 },
{ 320167954, 1411193018, 50, 20 },
{ 1089696753, 298068750, 50, 20 },
{ 433032965, 1589656152, 50, 20 },
{ 615974477, 331205412, 50, 20 },
{ 236150141, 592292984, 50, 20 },
/* 100 jobs 20 machines */
{ 302034063, 1203569070, 100, 20 },
{ 1437643198, 1692025209, 100, 20 },
{ 1792475497, 1039908559, 100, 20 },
{ 1647273132, 1012841433, 100, 20 },
{ 696480901, 1689682358, 100, 20 },
{ 1785569423, 1092647459, 100, 20 },
{ 117806902, 739059626, 100, 20 },
{ 1639154709, 1319962509, 100, 20 },
{ 2007423389, 749368241, 100, 20 },
{ 682761130, 262763021, 100, 20 },
{ 0, 0, 0, 0 }};
#endif /* VERIFY */
/* generate a random number uniformly between low and high */
#if ANSI_C == 1
short unif (long *seed, short low, short high)
#else
short unif (seed, low, high)
long *seed; short low, high;
#endif
{
static long m = 2147483647, a = 16807, b = 127773, c = 2836;
double value_0_1;
long k = *seed / b;
*seed = a * (*seed % b) - k * c;
if(*seed < 0) *seed = *seed + m;
value_0_1 = *seed / (double) m;
return low + floor(value_0_1 * (high - low + 1));
}
/* Maximal 100 jobs and 20 machines are provided. */
/* For larger problems extend array sizes. */
short d[101][21]; /* duration */
short M[101][21]; /* machine */
#if ANSI_C == 1
void generate_job_shop(short p) /* Fill d and M according to S[p] */
#else
void generate_job_shop(p)
short p;
#endif
{
short i, j;
long time_seed = S[p].rand_time;
long machine_seed = S[p].rand_mach;
for(i = 0; i < S[p].num_jobs; ++i) /* determine a random duration */
for (j = 0; j < S[p].num_mach; ++j) /* for all operations */
d[i][j] = unif(&time_seed, 1, 99); /* 99 = max. duration of op. */
for(i = 0; i < S[p].num_jobs; ++i) /* determine a machine */
for (j = 0; j < S[p].num_mach; ++j) /* for all operations */
M[i][j] = j; /* assign the machine j */
for(i = 0; i < S[p].num_jobs; ++i) { /* for all jobs */
for (j = 0; j < S[p].num_mach; ++j) { /* for all machines*/
int k = unif(&machine_seed, j, S[p].num_mach-1); /* get rand index */
short t = M[i][j]; /* swap positions j and k */
M[i][j] = M[i][k];
M[i][k] = t;
}
}
}
#if ANSI_C == 1
void write_problem(short p) /* write out problem */
#else
void write_problem(p)
short p;
#endif
{
short i, j;
FILE *f = NULL;
char name[5];
sprintf(name,"ta%02d", p); /* file name construction */
if(!(f = fopen(name,"w"))) { /* open file for writing */
fprintf(stderr,"file %s error\n", name);
return;
}
fprintf(f,"%d %d\n", S[p].num_jobs, S[p].num_mach); /* write header line */
for(i = 0; i < S[p].num_jobs; ++i) {
for(j = 0; j < S[p].num_mach; ++j) {
fprintf(f,"%2d %2d ", M[i][j]+FIRMACIND, d[i][j]); /* write machine and job */
}
fprintf(f,"\n"); /* newline == End of job */
}
fclose(f); /* close file */
}
int main()
{
short i = 1;
while(S[i].rand_time) { /* for i == 1 up to NULL entry */
generate_job_shop(i); /* generate problem i */
write_problem(i); /* write out problem i */
++i; /* increment i */
}
return 0;
}

4
inputdata/sample
View file

@ -1,4 +0,0 @@
3 3
0 4 1 6 2 1
1 3 0 13 2 4
1 2 2 5 0 3

4
requirements.txt
View file

@ -1,5 +1 @@
mypy mypy
arpeggio
matplotlib
numpy
tkinter

3
shell.nix
View file

@ -1,3 +0,0 @@
with import <nixpkgs> {};
(python3.withPackages (ps: [ps.numpy (ps.matplotlib.override {enableQt=true;}) ps.mypy ps.arpeggio])).env

0
src/Generator/__init__.py
View file

198
src/Generator/generator.py
View file

@ -1,198 +0,0 @@
from Parser import JobShopProblem as Problem
import random
def pull_fwd(solution):
"""
Pull a task from a pseudo-random position to the position of
a random task forward. If the task directly in front is part
of the same job, pull that instead. The first task can never
be pulled forward. Will not rectify solutions.
Returns the modified solution and the tasks index.
"""
old_idx = random.randint(1, len(solution)-1)
#print("old_idx" + str(old_idx))
while(solution[old_idx][1][0] == solution[old_idx-1][1][0]):
old_idx -= 1
#Catch case of the op to be pulled being 0
#print("old_idx: " + str(old_idx))
if(old_idx == 0):
return pull_fwd(solution)
new_idx = random.randint(0, old_idx-1)
for task in solution[new_idx:old_idx]:
if(task[1][0] == solution[old_idx][1][0]):
#break
return pull_fwd(solution)
#else:
task = solution[old_idx]
solution.remove(task)
solution.insert(new_idx, task)
return rectify(solution, new_idx)
def accept(solution):
"""
Accept the current generated solution and evaluate it.
Maybe skip this during the first step to generate a more
random solution.
"""
return tighten(solution)
#return solution
def tighten(solution):
"""
Try to remove any holes in the schedule.
"""
global problem
bound = len(solution)
for i in range(0,bound):
jobs = ( task for task in solution[i-1:bound:-1] if task[1][0] == solution[i][1][0] )
machs = ( task for task in solution[i-1:bound:-1] if problem[task[1]][1] == problem[solution[i][1]][1] )
job = next(jobs,None)
mach = next(machs,None)
times = []
if job:
times += [job[0] + problem[job[1]][0]]
if mach:
times += [mach[0] + problem[job[1]][0]]
if times:
solution[i] = (max(times), solution[i][1])
solution.sort()
return solution
def rectify(solution, idx):
"""
Transform solution by adapting the begin times and delaying
tasks on the same machine if affected.
"""
solution[idx] = (solution[idx+1][0],) + solution[idx][1:]
update_begin(solution, idx)
correct_indices(solution, idx)
for i in range(idx, len(solution)-1):
#print("i: " + str(i))
correct_machine(solution, i)
#print(solution)
correct_precedence(solution, i)
#print(solution)
return solution
def update_begin(solution, idx):
"""
Update the start time of the given task wrt machine and job.
"""
global problem
task = solution[idx]
if(idx == 0):
solution[idx] = (0,) + solution[idx][1:]
return
#find the next task with condition=true, if exists
machine = ( x for x in solution[idx-1::-1] if problem[x[1]][1] == problem[task[1]][1] )
prev_mach = next(machine, None) #returns the task or None
job = ( x for x in solution[idx-1::-1] if task[1][0] == x[1][0] )
prev_job = next(job, None)
end_mach = 0
end_job = 0
if prev_mach:
end_mach = problem[prev_mach[1]][0] + prev_mach[0]
if prev_job:
end_job = problem[prev_job[1]][0] + prev_job[0]
solution[idx] = (max(end_mach, end_job, task[0]),) + solution[idx][1:]
def correct_indices(solution, idx):
"""
Adapt solution to reestablish ascending order of execution times.
"""
task = solution[idx]
tasks = [ x for x in solution[idx:] if x[0] < task[0]]
if tasks:
solution.remove(task)
solution.insert(idx + len(tasks), task)
#[1,3,2] -> idx = 1, len([2])=1
def correct_machine(solution, idx):
"""
Check conflicts on machines and correct if needed.
"""
task = solution[idx]
end = problem[task[1]][0] + task[0]
possible_conf = ( x for x in solution[idx+1:] if problem[x[1]][1] == problem[task[1]][1])
conflict = next(( x for x in possible_conf if x[0] < end ), None)
if(conflict):
idx = solution.index(conflict)
solution[idx] = (end,) + solution[idx][1:]
correct_indices(solution,idx)
def correct_precedence(solution, idx):
"""
Check precedence relation and correct if needed.
"""
task = solution[idx]
end = problem[task[1]][0] + task[0]
possible_conf = ( x for x in solution[idx+1:] if x[1][0] == task[1][0] )
conflict = next(( x for x in possible_conf if x[0] < end or x[1][1] < task[1][1]), None)
if(conflict):
idx = solution.index(conflict)
#print("idx->" + str(idx))
if(conflict[0] < end):
solution[idx] = (end,) + solution[idx][1:]
correct_indices(solution,idx)
if(conflict[1][1] < task[1][1]):
new_start = solution[idx][0] + solution[idx][1][1]
#print("new_start: " + str(new_start))
solution.remove(task)
task = (new_start,) + task[1:]
solution.insert(idx, task)
def generate(old_solution, steps, p=0.01):
"""
Generate a new solution from an existing solution with a
specified number of max steps.
"""
import sys
print("Max steps: " + str(steps))
print("Accept probability: " + str(p))
sys.stdout.write("Start generation... ")
solution = old_solution[:]
option = pull_fwd #do at least one pull
for i in range(0, steps):
solution = option(solution)
if(option == accept):
break
option = pull_fwd if p < random.random() else accept
if ((i * 100) % steps == 0):
sys.stdout.write(str(i*100/steps) + "%... ")
sys.stdout.flush()
sys.stdout.write("Done\n")
if option != accept:
accept(solution)
return solution
def mock():
"""
Reads a mock problem and creates the corresponding enumerated
solution. Should clean up the namespace afterwards.
"""
global problem
from Parser.js2_style import parse_file as mockload
from SchedulingAlgorithms.enumerate import enumerate as mockenum
problem = mockload('../inputdata/sample')
solution = mockenum(problem)
del mockload
del mockenum
return solution
def init(in_problem):
global problem
problem = in_problem

0
src/Output/__init__.py
View file

32
src/Output/output.py
View file

@ -1,32 +0,0 @@
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import colors
from matplotlib import patches
import numpy as np
from SchedulingAlgorithms.simanneal import rate
import random
def create_plot(problem, solution):
end = rate(solution)
with plt.xkcd():
fig,ax = plt.subplots()
col = colors.XKCD_COLORS
del col['xkcd:white']
colorlist = list(col.values())
random.shuffle(colorlist)
for m in range(0, problem.machines):
mach_ops = [ x for x in solution if problem.problem_data[x[1][0]][x[1][1]][1] == m ]
xranges = [ (x[0], problem.problem_data[x[1][0]][x[1][1]][0]) for x in mach_ops ]
ax.broken_barh(xranges, ((problem.machines - m)*10, 9),
facecolors=[colorlist[x[1][0]] for x in mach_ops])
ax.set_ylim(5, 5 + (problem.machines+1)*10)
ax.set_xlim(0, 1.25 * end)
ax.set_yticks([15 + m * 10 for m in range(0, problem.machines)])
ax.set_yticklabels([ problem.machines - 1 - m for m in range(0, problem.machines)] )
handlecolors = colorlist[0:problem.jobs]
handles = [ patches.Patch(color = handlecolors[j], label = "Job "+str(j)) for j in range(0,problem.jobs) ]
labels = ["Job "+str(j) for j in range(0,problem.jobs)]
ax.legend(handles, labels)
plt.show()

146
src/Parser/__init__.py
View file

@ -1,146 +0,0 @@
from typing import List, Tuple, Generator
import arpeggio
from itertools import chain
from collections.abc import Mapping
__all__ = ["js1_style", "js2_style"]
grammar = """
// starting point for jobshop1 input file
job_shop1 = skip_preface
// eat away lines of preface, until first problem_instance is
// encountered; then the list of instances start
skip_preface = (!problem_instance r"[^\n]+" skip_preface) / (eol skip_preface) / instance_list
instance_list = problem_instance (sep_line trim_ws eol problem_instance eol?)* eof_sep
problem_instance = trim_ws "instance" ' ' instance_name trim_ws eol trim_ws eol sep_line description eol problem_data
description = r"[^\n]*"
instance_name = r"\w+"
sep_line = trim_ws plus_line trim_ws eol
// lines out of multiple + signs
plus_line = r"\+\+\++"
// EOF is a builtin rule matching end of file
eof_sep = trim_ws plus_line " EOF " plus_line trim_ws eol* EOF
// entry point for jobshop2 input files
job_shop2 = problem_data EOF
problem_data = trim_ws num_jobs ' ' num_machines eol job_data+
// used for skipping arbitrary number of non-breaking whitespace
trim_ws = r'[ \t]*'
// git may change line-endings on windows, so we have to match on both
eol = "\n" / "\r\n"
nonneg_num = r'\d+'
num_jobs = nonneg_num
num_machines = nonneg_num
machine = nonneg_num
duration = nonneg_num
// task data for 1 job
job_data = ' '* machine ' '+ duration (' '+ machine ' '+ duration)* trim_ws eol
"""
class ParseError(Exception):
"""To be thrown when parsing goes wrong"""
def __init__(self, message: str) -> None:
self.message = message
class JobShopProblem(Mapping):
def __init__(
self, jobs: int, machines: int,
problem_data: List[List[Tuple[int, int]]],
name: str = 'unnamed', description: str = '') -> None:
# check plausibility of input
if len(problem_data) != jobs:
raise ParseError("Given number of jobs for problem \"{}\" differs from actual job data.".format(name))
if max([machine for (duration, machine) in chain.from_iterable(problem_data)]) > machines-1:
raise ParseError("Higher machine number found in problem data than specified at problem head")
self.description = description
self.name = name
self.machines = machines
self.jobs = jobs
self.problem_data = problem_data
def __str__(self) -> str:
return "JobShopProblem " + str(self.name)
# make this behave like a mapping (e.g. a dict)
def __getitem__(self, key: Tuple[int, int]) -> Tuple[int, int]:
try:
# unpacking key
(jobnum, tasknum) = key
return self.problem_data[jobnum][tasknum]
except ValueError as e:
raise TypeError("Key must be a (int, int) tuple")
def __iter__(self):
self.iterpos1 = 0
self.iterpos2 = 0
return self
def __next__(self) -> Tuple[int, int]:
if self.iterpos1 >= len(self.problem_data):
raise StopIteration
return_key = (self.iterpos1, self.iterpos2)
self.iterpos2 += 1
if self.iterpos2 >= len(self.problem_data[self.iterpos1]):
self.iterpos2 = 0
self.iterpos1 += 1
return return_key
def __len__(self) -> int:
return sum(map(len, self.problem_data))
def get_tasks_by_job(self, job: int) -> List[Tuple[int, int]]:
return self.problem_data[job]
class JobShopVisitor(arpeggio.PTNodeVisitor):
"""contains visitor functions needed for both jobshop1 (list of instances)
and jobshop2 (single instance without name & description) input data"""
def visit_nonneg_num(
self, node: arpeggio.ParseTreeNode,
children: arpeggio.SemanticActionResults) -> int:
if self.debug:
print("Converting non-negative integer", node.value)
return int(node.value)
def visit_machine(self, node: arpeggio.ParseTreeNode, children: arpeggio.SemanticActionResults) -> int:
return int(node.value)
def visit_duration(self, node: arpeggio.ParseTreeNode, children: arpeggio.SemanticActionResults) -> int:
return int(node.value)
def visit_num_machines(self, node: arpeggio.ParseTreeNode, children: arpeggio.SemanticActionResults) -> int:
return int(node.value)
def visit_num_jobs(self, node: arpeggio.ParseTreeNode, children: arpeggio.SemanticActionResults) -> int:
return int(node.value)
def visit_job_data(self, node: arpeggio.ParseTreeNode, children: arpeggio.SemanticActionResults) -> List[Tuple[int, int]]:
if self.debug:
print("Job data:\nnode:", type(node), "children:", children)
job_numbers = list(filter(lambda x: type(x) is int, children))
# job data needs to consist out of pairs of numbers
if len(job_numbers) % 2 == 1:
raise ParseError("Odd number of numbers in job data")
# returns list of (duration, machine) tuples
# [::2] returns only every second element of the list
return list(zip(job_numbers[1::2], job_numbers[0::2]))
def visit_problem_data(
self, node: arpeggio.ParseTreeNode,
children: arpeggio.SemanticActionResults) -> JobShopProblem:
if self.debug:
print("problem_data\nchildren:", children)
# filter out newlines or other strings
cleaned_data = list(filter(lambda x: type(x) is not str, children))
problem_data: List[List[Tuple[int, int]]] = [
cleaned_data[i] for i in range(2, len(cleaned_data))]
problem = JobShopProblem(children[0], children[1], problem_data)
if self.debug:
print("\nreturning a", type(problem), "\n")
print("problem_data:", problem_data)
return problem

71
src/Parser/js1_style.py
View file

@ -1,71 +0,0 @@
from arpeggio.cleanpeg import ParserPEG
from typing import List, Union
import arpeggio
from . import grammar, JobShopProblem, JobShopVisitor
class JobShop1Visitor(JobShopVisitor):
"""instanciated for semantic analysis of parse_tree"""
def visit_problem_instance(
self, node: arpeggio.ParseTreeNode,
children: arpeggio.SemanticActionResults) -> JobShopProblem:
if self.debug:
print("problem_instance\nchildren:", children)
problem: JobShopProblem = children[3]
problem.name = children[0]
problem.description = children[2]
return problem
def visit_instance_list(
self, node: arpeggio.ParseTreeNode,
children: arpeggio.SemanticActionResults) -> List[JobShopProblem]:
if self.debug:
print("instance_list\nchildren:", children)
return list(filter(lambda x: isinstance(x, JobShopProblem), children))
def visit_skip_preface(
self, node: arpeggio.ParseTreeNode,
children: arpeggio.SemanticActionResults) -> List[JobShopProblem]:
if self.debug:
print("skip_preface\nchildren:", children)
return list(filter(lambda x: type(x) is list, children))[0]
# ignore eol nodes
def visit_eol(
self, node: arpeggio.ParseTreeNode,
children: arpeggio.SemanticActionResults) -> None:
return None
# ignore trim_ws nodes
def visit_trim_ws(
self, node: arpeggio.ParseTreeNode,
children: arpeggio.SemanticActionResults) -> None:
return None
def parse_string(inputdata: str) -> List[JobShopProblem]:
"""parse string with jobshop1-formatted data (multiple problem instances)
and return list of JobShopProblem s"""
parse_tree = parser.parse(inputdata)
return arpeggio.visit_parse_tree(parse_tree, JobShop1Visitor())
def parse_file(filename: Union[str, bytes]) -> List[JobShopProblem]:
"""Open file with jobshop1-formatted data (multiple problem instances),
parse it and return list of JobShopProblem s"""
with open(filename) as datafile:
inputdata: str = datafile.read()
return parse_string(inputdata)
def main():
print(parse_file("../inputdata/jobshop1.txt"))
parser = ParserPEG(grammar, "job_shop1", skipws=False)
if __name__ == "__main__":
main()

53
src/Parser/js2_style.py
View file

@ -1,53 +0,0 @@
import arpeggio
from arpeggio.cleanpeg import ParserPEG
from typing import Union
from . import grammar, JobShopVisitor, JobShopProblem, ParseError
class JobShop2Visitor(JobShopVisitor):
def visit_job_shop2(
self, node: arpeggio.ParseTreeNode,
children: arpeggio.SemanticActionResults) -> JobShopProblem:
if self.debug:
print("job_shop2:\nchildren:", children)
problem = children[0]
if self.debug:
print("returning a", type(problem))
return problem
def parse_string(inputdata: str) -> JobShopProblem:
"""parse string of jobshop2-formatted data
(single problem instance, no name & description)
and return JobShopProblem
Raises a ParseError exception on errors"""
try:
parse_tree = parser.parse(inputdata)
except arpeggio.NoMatch as e:
raise ParseError(
"Error while parsing problem input data at line {}, col {}:\n"
"Rules {} did not match.".format(e.line, e.col, e.rules))
return arpeggio.visit_parse_tree(parse_tree, JobShop2Visitor())
def parse_file(filename: Union[str, bytes]) -> JobShopProblem:
"""Open file with jobshop2-formatted data
(single problem instance, no name & description),
parse it and return JobShopProblem
Raises a ParseError exception on errors"""
with open(filename) as datafile:
inputdata: str = datafile.read()
return parse_string(inputdata)
def main():
print(parse_file('../inputdata/jobshop2/ta13'))
parser = ParserPEG(grammar, "job_shop2", skipws=False)
if __name__ == "__main__":
main()

0
src/SchedulingAlgorithms/__init__.py
View file

10
src/SchedulingAlgorithms/enumerate.py
View file

@ -1,10 +0,0 @@
from Parser import JobShopProblem as Problem
def enumerate(problem):
schedule = ( (job, task) for job in range(0, problem.jobs) for task in range(0, len(problem.get_tasks_by_job(job))) )
begin = 0
solution = []
for task in schedule:
solution.append((begin, task))
begin += problem[task][0]
return solution

36
src/SchedulingAlgorithms/simanneal.py
View file

@ -1,36 +0,0 @@
from Generator.generator import generate
from Generator.generator import init as gen_init
from SchedulingAlgorithms.enumerate import enumerate as enum
from math import e
from random import random
def anneal(max_temp = 300, max_steps = 250, accept_prob=0.01):
global problem
gen_init(problem)
temp = max_temp
initial = enum(problem)
current = generate(initial, problem.machines * problem.jobs * 10, 0) #Complete the iteration once fully.
del initial
for step in range(0, max_steps):
new = generate(current, problem.machines * problem.jobs, accept_prob)
new_end = rate(new)
curr_end = rate(current)
p = 1 / ( 1 + (e ** ((curr_end - new_end)/temp)))
if (new_end < curr_end) or (p < random()):
current = new
print("Old: " + str(curr_end) + " New: " + str(new_end))
temp = ((max_temp-1)/(max_steps**2))*(step-max_steps)**2+1
print("Iteration: "+ str(step) + " Temperature: " + str(temp))
return current
def rate(solution):
global problem
last_tasks = []
for i in range(0,problem.jobs):
last_tasks += [next(( x for x in solution[::-1] if x[1][0] == i), [])]
end_times = [ problem[x[1]][0] + x[0] for x in last_tasks]
return max(end_times)
def init(in_problem):
global problem
problem = in_problem

10
src/example.py
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@ -1,10 +0,0 @@
import Parser.js1_style as p
#import Parser.js2_style as p
from SchedulingAlgorithms import simanneal as sim
from Output import output as o
problem = p.parse_file("../inputdata/jobshop1.txt")[0]
#problem = p.parse_file("../inputdata/sample")
sim.init(problem)
solution = sim.anneal()
o.create_plot(problem, solution)

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