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Das flexible Auftragsplanungsproblem (FJSP) wurde umfassend betrachtet; jedoch wird das mehrzielige FJSP mit einem Grenzwert für den Energieverbrauch selten untersucht, dessen Ziel es ist, die Durchlaufzeit und die Gesamttarifzeit zu minimieren, unter der Bedingung, dass der Gesamtenergieverbrauch einen gegebenen Grenzwert nicht überschreitet. Die Einschränkung des Energieverbrauchs wird nicht immer eingehalten, und der Grenzwert ist nur schwer im Voraus festzulegen. Diese Eigenschaften erschweren die Lösung des Problems. In diesem Papier wird eine Zwei-Phasen-Metaheuristik (TPM) vorgeschlagen, die auf dem imperialistischen Wettbewerbsalgorithmus (ICA) und der variablen Nachbarschaftssuche (VNS) basiert. In der ersten Phase wird das Problem in ein FJSP mit Durchlaufzeit, Gesamttarifzeit und Gesamtenergieverbrauch umgewandelt, und das neue FJSP wird durch einen ICA gelöst, der einige neue Methoden zur Schaffung anfänglicher Reiche und zur Durchführung des imperialistischen Wettbewerbs anwendet. In der zweiten Phase werden neue Strategien zum Vergleich von Lösungen und zur Aktualisierung der nicht dominierten Menge der ersten Phase bereitgestellt, und eine VNS wird für das ursprüngliche Problem verwendet. Die aktuelle Lösung der VNS wird regelmäßig durch ein Mitglied der Menge Ω ersetzt, um die Lösungsqualität zu verbessern. Ein Grenzwert für den Energieverbrauch wird durch Optimierung erhalten. Umfangreiche Experimente werden durchgeführt, um die Leistung der TPM schließlich zu testen. Die Berechnungsergebnisse zeigen, dass die TPM ein sehr wettbewerbsfähiger Algorithmus für das betrachtete FJSP ist.
Lei et al. (Fri,) haben diese Frage untersucht.