考虑能耗与工时恶化作用下的并行机调度优化
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国家自然科学基金(51405403);中央高校基本科研业务费专项资金(2682018CX09)


Parallel Machine Scheduling with Step-Deteriorating Jobs and Energy Consumption
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    在热处理加工环境中,工件温度随着其开工时刻的延误不断下降,为了能够正常加工不得不保温或重新加热.针对这一现象,本文考虑了能耗与工时恶化作用下的并行机调度问题,以最小化总拖期和能耗为目标构建了混合整数规划模型.由于问题的复杂性,提出了一种遗传变搜索算法,其通过遗传操作获得变邻域搜索操作的解集,而后使用变邻域结构进行寻优操作.算例测试表明:较之传统遗传算法以及数学规划器Gurobi的计算结果,所提出的算法可以有效减少综合能耗和拖期成本.

    Abstract:

    Jobs’ temperature will decrease as their starting times delay in heat treating flow shop. In order to process the jobs normally, the worker has to reheat them or keep them in holding furnace. In response to this situation, this study considers a parallel machine scheduling problem with step-deteriorating jobs for minimizing the total tardiness and energy consumption. Firstly, a mixed integer programming model is proposed for the problem under study. Due to the intractability of the problem, a genetic -variable neighborhood search hybrid algorithm is designed to solve it. The algorithm use genetic operations to generate the solution, and then use the variable neighborhood search to improve the solution. The numerical tests show the proposed algorithm can efficiently reduce the total tardiness and energy consumption compared with standard genetic algorithm and mathematical model with standard solver Gurobi.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

薛聪,郭鹏,陈宓,王丽敏.考虑能耗与工时恶化作用下的并行机调度优化.计算机系统应用,2020,29(9):66-74

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  • 收稿日期:2019-12-05
  • 最后修改日期:2020-01-03
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  • 在线发布日期: 2020-09-07
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