I detta dokument presenteras en ny metod för optimering av bi-objektive Flexible Job-shop Scheduling Problem (FJSP) under stokastiska bearbetningstider. Den robusta motsvarighetsmodellen och den icke-dominerade sorteringsgenetiska algoritmen II (NSGA-II) används för att lösa den biobjektiva FJSP med hänsyn till färdigställandetiden och den totala energiförbrukningen under stokastiska bearbetningstider. Fallstudien om GM Corporation bekräftar att den NSGA-II som används i detta dokument är effektiv och har fördelar för att lösa den föreslagna modellen jämfört med HPSO och PSO+SA. Papperets idé och metod kan generaliseras i stor utsträckning inom tillverkningsindustrin, eftersom den kan minska energiförbrukningen i det energiintensiva tillverkningsföretaget med mindre investeringar när det nya tillvägagångssättet tillämpas i befintliga system.
Yang m.fl. REF använde NSGA-II för att lösa FJSSP med tanke på makespan och total energiförbrukning under stokastiska bearbetningstider.
Bi-Objective Flexible Job-Shop Scheduling Problem Considering Energy Consumption under Stochastic Processing Times
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}