【摘 要】
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当今社会环境问题日益严重,能源成本日益提高,峰值能耗在生产制造中备受关注.针对带峰值能耗约束的流水线调度问题,即生产过程中各时间节点机器总功耗不得超过给定阈值,以最
【机 构】
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清华大学自动化系,北京100084
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当今社会环境问题日益严重,能源成本日益提高,峰值能耗在生产制造中备受关注.针对带峰值能耗约束的流水线调度问题,即生产过程中各时间节点机器总功耗不得超过给定阈值,以最小化最大完工时间为目标,提出一种协同群智能算法.首先,协同多种解码方法产生多样化的可行调度,融合启发式方法与随机方法以初始化种群;其次,设计两类基于问题特性的搜索操作,分别调整工件序列和加工速度;接着,根据目标空间中个体的分布,设计多种搜索操作的协同机制,对不同区域的个体执行不同的搜索操作,并对精英个体进行局部增强搜索以进一步改善性能;最后,采用大量算例开展数值实验,验证了所设计协同机制的有效性,并通过与数学求解器和现有算法的对比结果表明所提出算法能够更有效求解带峰值能耗约束的流水线调度问题.
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