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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Energy-Aware Multiple State Machine Scheduling for Multiobjective Optimization

verfasst von : Angelo Oddi, Riccardo Rasconi, Miguel A. González

Erschienen in: AI*IA 2018 – Advances in Artificial Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Optimising the energy consumption is one of the most important issues in scheduling nowadays. In this work we consider a multi-objective optimisation for the well-known job-shop scheduling problem. In particular, we minimise the makespan and the energy consumption at the same time. We consider a realistic energy model where each machine can be in Off, Stand-by, Idle or Working state. We design an effective constraint-programming approach to optimise both the energy consumption and the makespan of the solutions. Experimental results illustrate the potential of the proposed method, outperforming the results of the current state of the art in this problem.

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We were inspired to adopt this solution by a post on a discussion board on the website www.or-exchange.com about the explicit representation of an interval position in a OPL sequence. This discussion board does not seem available anymore.

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Titel: Energy-Aware Multiple State Machine Scheduling for Multiobjective Optimization
verfasst von: Angelo Oddi
Riccardo Rasconi
Miguel A. González
Verlag: Springer International Publishing
Buch: AI*IA 2018 – Advances in Artificial Intelligence
Print ISBN: 978-3-030-03839-7

Electronic ISBN: 978-3-030-03840-3

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-03840-3_35

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Abstract

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