Novel approach to energy-efficient flexible job-shop scheduling problems
Novel approach to energy-efficient flexible job-shop scheduling problems
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解决节能灵活作业车间调度问题的新方法
DOI：
10.1016/j.energy.2021.121773
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发表时间：
2021-08
期刊：
影响因子：
9
通讯作者：
Xin Xiao
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nikolaos Rakovitis;Dan Li;Nan Zhang;Jie Li;Liping Zhang;Xin Xiao
在这项工作中，我们使用改进的基于单元特定事件的时间表示，为节能灵活作业车间调度问题开发了一种新颖的数学公式。灵活的作业车间使用状态任务网络来表示。结果表明，所提出的模型优于具有相同或更好解决方案的现有模型，在更少的计算时间内节省了高达 13.5% 的能源。此外，它可以为现有模型无法解决的大规模实例生成可行的解决方案。为了有效地解决大规模问题，提出了一种基于分组的分解方法，将整个问题划分为更小的子问题。事实证明，所提出的分解方法可以在显着减少计算时间（10 分钟内）的情况下生成良好的可行解决方案，并降低大规模示例的能耗。与现有的基于基因表达编程的算法相比，它可以减少高达 43.1% 的能耗。
In this work, we develop a novel mathematical formulation for the energy-efficient flexible job-shop scheduling problem using the improved unit-specific event-based time representation. The flexible job-shop is represented using the state-task network. It is shown that the proposed model is superior to the existing models with the same or better solutions by up to 13.5 % energy savings in less computational time. Furthermore, it can generate feasible solutions for large-scale instances that the existing models fail to solve. To efficiently solve large-scale problems, a grouping-based decomposition approach is proposed to divide the entire problem into smaller subproblems. It is demonstrated that the proposed decomposition approach can generate good feasible solutions with reduced energy consumption for large-scale examples in significantly less computational time (within 10 min). It can achieve up to 43.1 % less energy consumption in comparison to the existing gene-expression programming-based algorithm.
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