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head_length self.genes self.initialize_genes() self.fitness float(inf) def initialize_genes(self): functions [, -, *, /, max, min] terminals [duration, priority, slack, energy, random] head [random.choice(functions terminals) for _ in range(self.head_length)] tail [random.choice(terminals) for _ in range(self.tail_length)] return head tail def copy(self): new_chrome Chromosome(self.head_length self.tail_length, self.head_length) new_chrome.genes self.genes.copy() new_chrome.fitness self.fitness return new_chrome class GEPScheduler: def __init__(self, robots: List[Robot], tasks: List[Task]): self.robots robots self.tasks tasks self.task_dict {t.task_id: t for t in tasks} self.functions {: lambda a, b: a b, -: lambda a, b: a - b, *: lambda a, b: a * b, /: lambda a, b: a / (b 0.001), max: lambda a, b: max(a, b), min: lambda a, b: min(a, b)} def evaluate_chromosome(self, chromosome: Chromosome) - float: schedule self.decode_to_schedule(chromosome) return self.calculate_fitness(schedule) def decode_to_schedule(self, chromosome: Chromosome) - Dict[str, Tuple[str, float]]: schedule {} robot_available {r.robot_id: 0.0 for r in self.robots} task_complete {} remaining_tasks list(self.tasks) while remaining_tasks: eligible [] for task in remaining_tasks: preds_done all(p in task_complete for p in task.predecessors) if preds_done: priority self.calculate_priority(chromosome, task, robot_available, task_complete) eligible.append((task, priority)) if not eligible: break eligible.sort(keylambda x: x[1], reverseTrue) task eligible[0][0] compatible_robots [r for r in self.robots if r.robot_type task.required_robot_type] if not compatible_robots: remaining_tasks.remove(task) continue best_robot min(compatible_robots, keylambda r: robot_available[r.robot_id]) earliest_start robot_available[best_robot.robot_id] for pred_id in task.predecessors: if pred_id in task_complete: earliest_start max(earliest_start, task_complete[pred_id]) finish_time earliest_start task.duration / best_robot.efficiency schedule[task.task_id] (best_robot.robot_id, earliest_start, finish_time) robot_available[best_robot.robot_id] finish_time task_complete[task.task_id] finish_time remaining_tasks.remove(task) return schedule def calculate_priority(self, chromosome, task, robot_available, task_complete) - float: context {duration: task.duration, priority: task.priority, slack: (task.deadline - task.duration) if task.deadline else 100, energy: 50.0, random: random.random()} try: result self.evaluate_expression(chromosome.genes, context) return result if isinstance(result, (int, float)) else 0.0 except: return random.random() def evaluate_expression(self, genes, context) - float: if not genes: return 0.0 gene genes[0] if gene in context: return context[gene] if gene in self.functions: left self.evaluate_expression(genes[1:], context) right self.evaluate_expression(genes[2:], context) return self.functions[gene](left, right) return random.random() def calculate_fitness(self, schedule: Dict) - float: if not schedule: return float(inf) makespan max(s[2] for s in schedule.values()) tardiness 0 for task_id, (robot_id, start, finish) in schedule.items(): task self.task_dict[task_id] if task.deadline and finish task.deadline: tardiness (finish - task.deadline) * task.priority energy_cost sum(s[2] - s[1] for s in schedule.values()) * 10 return makespan tardiness * 100 energy_cost class ParallelGEP: def __init__(self, scheduler: GEPScheduler, pop_size: int 50, n_islands: int 4): self.scheduler scheduler self.pop_size pop_size self.n_islands n_islands self.islands [[Chromosome(20, 10) for _ in range(pop_size // n_islands)] for _ in range(n_islands)] self.global_best None self.global_best_fitness float(inf) def evolve_island(self, island: List[Chromosome]) - List[Chromosome]: for chrome in island: chrome.fitness self.scheduler.evaluate_chromosome(chrome) island.sort(keylambda c: c.fitness) elite_count len(island) // 5 new_island [c.copy() for c in island[:elite_count]] while len(new_island) len(island): parent1 self.tournament_select(island) parent2 self.tournament_select(island) child self.crossover(parent1, parent2) child self.mutate(child) new_island.append(child) return new_island def tournament_select(self, island: List[Chromosome], k: int 3) - Chromosome: selected random.sample(island, min(k, len(island))) return min(selected, keylambda c: c.fitness) def crossover(self, p1: Chromosome, p2: Chromosome) - Chromosome: child p1.copy() point random.randint(1, len(p1.genes) - 1) child.genes p1.genes[:point] p2.genes[point:] return child def mutate(self, chrome: Chromosome, rate: float 0.1) - Chromosome: functions [, -, *, /, max, min] terminals [duration, priority, slack, energy, random] for i in range(len(chrome.genes)): if random.random() rate: if i chrome.head_length: chrome.genes[i] random.choice(functions terminals) else: chrome.genes[i] random.choice(terminals) return chrome def migrate(self): for i in range(self.n_islands): best min(self.islands[i], keylambda c: c.fitness) next_island (i 1) % self.n_islands worst_idx max(range(len(self.islands[next_island])), keylambda j: self.islands[next_island][j].fitness) self.islands[next_island][worst_idx] best.copy() def optimize(self, generations: int 100) - Tuple[Dict, float]: for gen in range(generations): with ThreadPoolExecutor(max_workersself.n_islands) as executor: self.islands list(executor.map(self.evolve_island, self.islands)) for island in self.islands: best min(island, keylambda c: c.fitness) if best.fitness self.global_best_fitness: self.global_best_fitness best.fitness self.global_best best.copy() if gen % 10 0: self.migrate() best_schedule self.scheduler.decode_to_schedule(self.global_best) return best_schedule, self.global_best_fitness def main(): robots [Robot(fR{i}, RobotType.PAINTING, 1.0 0.1*i) for i in range(3)] robots [Robot(fF{i}, RobotType.FLOOR_FINISHING, 1.0 0.1*i) for i in range(2)] tasks [Task(T1, RobotType.PAINTING, 4.0, 2, [], 20.0), Task(T2, RobotType.PAINTING, 3.0, 1, [T1], 25.0), Task(T3, RobotType.FLOOR_FINISHING, 5.0, 3, [], 15.0), Task(T4, RobotType.FLOOR_FINISHING, 4.0, 2, [T3], 22.0), Task(T5, RobotType.PAINTING, 2.0, 1, [T1, T3], 30.0)] scheduler GEPScheduler(robots, tasks) pgep ParallelGEP(scheduler, pop_size40, n_islands4) best_schedule, best_fitness pgep.optimize(generations50) print(Optimized Robot Schedule:) for task_id, (robot_id, start, finish) in sorted(best_schedule.items()): print(f {task_id}: Robot{robot_id}, Start{start:.2f}, Finish{finish:.2f}) print(fTotal Fitness: {best_fitness:.2f}) if __name__ __main__: main()如有问题可以直接沟通