Modell för ett FFS-problem, som bygger på en energieffektiv mekanism, beskrivs för att lösa multi-objektiv optimering. Eftersom FFS är välkänt som ett NPhard problem, en förbättrad genetisk-simulerad glödgning algoritm antas för att göra en betydande avvägning mellan makespan och den totala energiförbrukningen för att genomföra en genomförbar schemaläggning. Slutligen simuleras en fallstudie av produktionsplaneringsproblem för verkstad för metallbearbetning i en anläggning. De experimentella resultaten visar förhållandet mellan makepan och energiförbrukningen är uppenbarligen motstridiga. Dessutom genomförs ett energibesparande beslut i en genomförbar tidsplanering. Med hjälp av beslutsmetoden kan det finnas en betydande potential att minimera energiförbrukningen samtidigt som man följer det motstridiga förhållandet.
Dai m.fl. Ref rapporterade en energieffektiv modell för den flexibla flödesbutiken schemaläggning och använde en gensimulerad glödgningsalgoritm för att göra en betydande avvägning mellan makespan och den totala energiförbrukningen.
Energy-efficient scheduling for a flexible flow shop using an improved genetic-simulated annealing algorithm
{'venue': None, 'journal': 'Robotics and Computer-integrated Manufacturing', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}