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考虑加工成本的双目标平行机批调度问题的启发式算法研究的中期报告
本研究的目的是为了在考虑加工成本的情况下，有效地调度双目标平行机的所有任务，以使得生产效率最大化并控制加工成本。
在双目标平行机批调度问题中，任务的加工时间和加工成本是两个不同的优化目标。我们的算法旨在在同时考虑这两个目标的情况下，找到最优的任务调度方案。
目前，我们已经实现了以下工作：
1.确定数据集
为了验证算法的可行性和有效性，我们确定了一个包含不同任务和资源属性的数据集。这些任务和资源包括处理时间，处理成本，期限和初始状态等。
2.分析任务的优先级
在分析任务的优先级方面，我们考虑了期限、处理成本和初始状态等因素。对于期限和处理成本，我们已经实现了考虑这两个优先级的算法。而对于初始状态，我们正在探索使用机器学习模型来预测任务的状态，并将其用于任务的调度。
3.确定启发式方法
我们基于先进的启发式方法如遗传算法、粒子群算法等，提出了一种新的启发式算法。这个新方法可以在一定程度上保证寻找最优解的速度，并且显示出优秀的调度结果。
接下来，我们计划实现以下任务：
1.验证新算法的有效性
我们计划通过使用所选数据集来验证我们的新算法的有效性。在验证它的正确性之后，我们将与其他现有的算法进行比较，以证明我们的算法在调度双目标平行机的任务时的优越性。
2.优化算法的效率
我们还需要进一步优化我们的算法效率。对于大规模数据集，我们需要采用创新的方法来减少计算时间，并尽可能地降低错误率。
3.探索新的启发式方法
我们将继续探索和研究新的启发式算法，并评估其在双目标平行机批调度问题中的性能表现。希望这些工作有助于进一步改进并提高制造业的生产效率。