基于帕累托方法的多目標平行機批調度解決方案
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批處理機（Batch processmg machine，BPM）調度問題興起于二十世紀九十年代初，是從半導體生產過程的最后階段中提煉出來的一種新型調度問題，具有廣泛的應用背景（Uzsoy，1994；Dupont and Ghaz-wm，1998 ；Melouk et al．，2004。平行機批處理是一個非常傳統的研究分支，也是調度問題的一個重要分支。于經典調度問題不同的是，一個機器加工多個工件。因為這類問題不僅要把工件按要求分配到機器上，還要把工件按照不同的規(guī)則分批。這類問題要比經典調度復雜的多，己知的批調度問題都是NP難問題。從現有的文獻調查平行機批調度問題去解決的目標有最小化最大完工時間、總加工時間、總成本等等。找到正確的工件分配序列來滿足上面的多個目標問題的約束仍是個具有挑戰(zhàn)的任務。
目前有大量的研究人員對上述的目標問題進行研究，發(fā)現的各種確定性和不確定性類型方法來解決上述問題。如線性規(guī)劃、遺傳算法、動態(tài)規(guī)劃、整數編程、蟻群優(yōu)化、微粒群（Patrical Swarm Optimization，PSO）算法吲、模擬退火等等。
現在關于批調度的研究通常集中在生產效率和完I時間相關的目標上，此類目標傾向于找到較早或按時完工的方案，總體上與客戶滿意度相關。而在另一方面，制造商所關注的利潤成本上的研究較少。在當前的綠色背景下，能源所占的比重較增大，成本更應成為評價調度的重要指標。
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