节能与工时恶化下并行机调度的优化算法

在"考虑能耗与工时恶化作用下的并行机调度优化"这一研究中，作者薛聪、郭鹏等人针对热处理加工环境中的问题展开探讨。他们关注的核心问题是工件在加工过程中，由于开工时间的延误导致工件温度下降，这可能需要额外的能耗来维持温度或重新加热，从而增加了生产成本。为了提高效率并降低能耗，研究者提出了一个混合整数规划模型，目标是同时最小化总的拖期时间和综合能耗。 该模型的构建体现了对工时恶化效应的深入理解，即随着任务等待时间的增长，不仅会影响生产进度，还会间接增加能源消耗。然而，由于问题的复杂性，单纯依赖传统的数学规划工具如Gurobi可能无法提供最优解。因此，研究者创新地设计了一种遗传变搜索算法。这个算法利用遗传操作来生成变邻域搜索的解集，通过变邻域结构进行迭代优化，旨在找到更有效的解决方案。 与传统遗传算法相比，这种方法展现出更强的寻优能力，能够在保持搜索空间多样性的同时，更有效地收敛到全局最优解。在实际算例测试中，新算法显著减少了综合能耗和拖期成本，显示出在考虑能耗和工时恶化因素下的并行机调度策略具有明显的优势。 这项工作对于优化热处理生产线的能源管理和生产计划具有重要的实践价值，尤其是在追求可持续发展的工业环境下，节能和减少浪费是关键的考量因素。此外，研究成果也对优化理论和方法提供了新的视角，为解决类似工业生产中的复杂调度问题提供了参考。引用时，请按照给出的格式正确标注作者和出处。