Tillverkningsföretag står idag inför utmaningen att öka energipriserna och kraven på att minska sina utsläpp. De flesta rapporterade arbetet med att minska industrins energiförbrukning fokuserar idag på behovet av att förbättra effektiviteten i resurser (maskiner) till stor del ignorerar potentialen för energiminskning på systemnivå där den operativa metoden kan användas som energibesparingar. Fördelen är helt klart att planerings- och planeringsmetoden också kan tillämpas på befintliga äldre system och inte kräver stora investeringar. Därför utvecklas en multiobjektiv schemaläggningsmetod i detta dokument med minskad energiförbrukning som ett av målen. Forskningen fokuserar på en klassisk arbetsmiljö som används i stor utsträckning inom tillverkningsindustrin. En modell för bimålsproblemet som minimerar den totala elförbrukningen och den totala viktade senfärdigheten utvecklas och den icke-dominerande sorteringsgenetiska algoritmen används som lösning för att få fram Paretofronten. En fallstudie baserad på en modifierad 10 Â 10 jobb butik presenteras för att visa effektiviteten av algoritmen och för att bevisa genomförbarheten av modellen.
Liu m.fl. REF utvecklade en modell för bi-objekten problem som minimerar den totala elförbrukningen och total viktad senfärdighet, där icke-dominant sortering genetisk algoritm används för att erhålla Pareto front.
An investigation into minimising total energy consumption and total weighted tardiness in job shops
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Cleaner Production', 'mag_field_of_study': ['Economics']}