基于帕累托方法的多目標(biāo)平行機(jī)批調(diào)度解決方案
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批處理機(jī)（Batch processmg machine，BPM）調(diào)度問(wèn)題興起于二十世紀(jì)九十年代初，是從半導(dǎo)體生產(chǎn)過(guò)程的最后階段中提煉出來(lái)的一種新型調(diào)度問(wèn)題，具有廣泛的應(yīng)用背景（Uzsoy，1994；Dupont and Ghaz-wm，1998 ；Melouk et al．，2004。平行機(jī)批處理是一個(gè)非常傳統(tǒng)的研究分支，也是調(diào)度問(wèn)題的一個(gè)重要分支。于經(jīng)典調(diào)度問(wèn)題不同的是，一個(gè)機(jī)器加工多個(gè)工件。因?yàn)檫@類(lèi)問(wèn)題不僅要把工件按要求分配到機(jī)器上，還要把工件按照不同的規(guī)則分批。這類(lèi)問(wèn)題要比經(jīng)典調(diào)度復(fù)雜的多，己知的批調(diào)度問(wèn)題都是NP難問(wèn)題。從現(xiàn)有的文獻(xiàn)調(diào)查平行機(jī)批調(diào)度問(wèn)題去解決的目標(biāo)有最小化最大完工時(shí)間、總加工時(shí)間、總成本等等。找到正確的工件分配序列來(lái)滿(mǎn)足上面的多個(gè)目標(biāo)問(wèn)題的約束仍是個(gè)具有挑戰(zhàn)的任務(wù)。
目前有大量的研究人員對(duì)上述的目標(biāo)問(wèn)題進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)的各種確定性和不確定性類(lèi)型方法來(lái)解決上述問(wèn)題。如線(xiàn)性規(guī)劃、遺傳算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、整數(shù)編程、蟻群優(yōu)化、微粒群（Patrical Swarm Optimization，PSO）算法吲、模擬退火等等。
現(xiàn)在關(guān)于批調(diào)度的研究通常集中在生產(chǎn)效率和完I時(shí)間相關(guān)的目標(biāo)上，此類(lèi)目標(biāo)傾向于找到較早或按時(shí)完工的方案，總體上與客戶(hù)滿(mǎn)意度相關(guān)。而在另一方面，制造商所關(guān)注的利潤(rùn)成本上的研究較少。在當(dāng)前的綠色背景下，能源所占的比重較增大，成本更應(yīng)成為評(píng)價(jià)調(diào)度的重要指標(biāo)。
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