1. 研究目的与意义（文献综述）

第二次世界大战之后，全球经济迅猛发展，能源消耗也随之迅猛增长，随之而来的能源问题与环境问题也越来越严重。

近年来，随着工业4.0和中国制造2025的推广，低碳、绿色制造等可持续发展的理念越来越受到重视。

制造业作为我国能源消耗的主要场所，降低制造业生产过程中的能源消耗是势在必行的。

2. 研究的基本内容与方案

本论文将在传统柔性作业车间调度优化目标的基础上，考虑加工设备加工状态与待机状态时的电能耗，计算加工过程中的加工设备总电能耗。同时考虑到各个加工设备的使用寿命，应对设备的加工负荷进行平衡。最终提出了三个优化目标：1、最大完工时间最小。2、加工设备电能耗最小。3、加工设备最大负荷最小。本文建立了在设备电能耗约束下的多目标柔性作业车间调度模型。该模型以最小化最大加工设备负荷、最小化加工设备总电能耗与最小化完工时间为目标，采用一种改进的PESA-II算法。最后对实际生产数据进行计算，验证算法的可行性。

本论文将在传统柔性作业车间调度优化目标的基础上，考虑加工设备加工状态与待机状态时的电能耗，计算加工过程中的加工设备总电能耗。同时考虑到各个加工设备的使用寿命，应对设备的加工负荷进行平衡。最终提出了三个优化目标：1、最大完工时间最小。2、加工设备电能耗最小。3、加工设备最大负荷最小。

本文建立了在设备电能耗约束下的多目标柔性作业车间调度模型。该模型以最小化最大加工设备负荷、最小化加工设备总电能耗与最小化完工时间为目标，采用一种改进的NSGAII算法。该算法在种群进化过程中引入两种新的交叉方式。最后通过对某企业实际生产数据的计算，验证算法的可行性。

3. 研究计划与安排

1-3周：阅读中英文文献

4-7周：完成开题报告和英文翻译以及总体方案

8-12周：完成模型和算法设计

4. 参考文献（12篇以上）

[1] #8194;matlab智能算法30个案例分析 / 郁磊,史峰等编著.

[2] 柔性作业车间调度智能算法及其应用/高亮，张国辉等著.

[3] 党世杰. 低碳排放约束的柔性作业车间调度研究[d].郑州：郑州航空工业管理学院.2017