Sammanfattning av denna webbsida: Numera står tillverkningsföretag inför utmaningen att producera just-in-time (JIT) och spara energi. Därför är det nödvändigt och viktigt att studera JIT:s produktion och energiförbrukning inom tillverkningsindustrin. Dessutom kan energibesparing uppnås med den operativa metoden och stänga av / på tomgång maskin metod, vilket också ökar komplexiteten i problemlösning. Således fokuserar de flesta forskare fortfarande på småskaliga problem med ett mål: en enda maskinmiljö. Schemaläggningsproblemet är dock ett multiobjektivt optimeringsproblem i verkliga tillämpningar. I detta papper, en enda maskin schemaläggning modell med kontrollerbar bearbetning och sekvens beroende setup tider utvecklas för att minimera den totala hörseln / trötthet (E/T), kostnad, och energiförbrukning samtidigt. En effektiv multi-objektiv evolutional algoritm som kallas lokal multi-objektive evolutional algoritm (LMOEA) presenteras för att ta itu med detta multi-objektiva schemaläggningsproblem. För att ta hänsyn till problemets karaktär föreslås en ny lösning som kan omvandla diskreta kombinationsproblem till kontinuerliga problem. Dessutom införs en flerfaldig lokal sökstrategi med självanpassningsmekanism i den föreslagna algoritmen för att förbättra utnyttjandeförmågan. Den föreslagna algoritmens prestanda utvärderas av fall med jämförelse med andra multi-objektiva meta-heuristik såsom Nondomated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II), Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2), Multiobjektive Partikel Swarm Optimization (OMOPSO) och Multiobjektive Evolutionary Algorithm Based on Decomposition (MOEA/D). Experimentella resultat visar att den föreslagna LMOEA-algoritmen överträffar sina motsvarigheter för denna typ av schemaläggningsproblem.
Under tiden, enkel maskin schemaläggning problem med både total hörsel/trötthet och energiförbrukning minskning bi har beaktats av Yin et al. REF, de använder lokala multi-objektive evolutional algoritm för att ta itu med detta problem.
Energy-Efficient Scheduling Problem Using an Effective Hybrid Multi-Objective Evolutionary Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'Sustainability', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}