En genalgoritm med flera mål för optimering av energiförbrukningen och prestandan i tillverkningen av butiksgolv Ökat energipris och krav för att minska utsläppen är nya utmaningar för tillverkningsföretag. En avsevärd mängd energi slösas bort av maskiner på grund av deras underutnyttjande. Följaktligen kan energibesparing uppnås genom att stänga av maskinerna när de ligger sysslolösa under en jämförelsevis lång period. Annars, stänga av maskinen och tillbaka på kommer att förbruka mer energi än att låta den förbli sysslolös. Ett effektivt sätt att minska energiförbrukningen på systemnivå är därför att använda intelligenta schemaläggningsmetoder som kan integrera fragmenterade korta overksamma perioder på maskinerna i stora. En sådan tidsplanering kommer att skapa möjligheter att stänga av underutnyttjade resurser samtidigt som produktionsresultaten bibehålls. I detta dokument införs en modell för det biobjektiva optimeringsproblemet som minimerar den totala icke-bearbetningsbara elförbrukningen och den totala viktade tidsåtgången i en arbetsplats. Stäng av/stäng av används som en av de elbesparande metoder. En ny multiobjektiv genetisk algoritm baserad på NSGA-II utvecklas. Två nya steg införs i syfte att utöka lösningspoolen och sedan välja elitlösningar. Den forskning som presenteras i denna rapport är inriktad på den klassiska arbetsmiljön, som används i stor utsträckning inom tillverkningsindustrin och ger stora möjligheter till energibesparing. Algoritmen är validerad på jobbshop problem instanser för att visa sin effektivitet.
I arbetsmiljön, Liu et al. REF använde en ny multiobjektiv GA för att minimera den totala icke-bearbetningselförbrukningen och den totala viktade fördröjningen och använde en "Turn On/Turn Off"-metod för att spara el.
A multi-objective genetic algorithm for optimisation of energy consumption and shop floor production performance
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Production Economics', 'mag_field_of_study': ['Economics']}