AM作业调度问题
该问题是个np问题。我们可以利用启发式算法、禁忌搜索和进化算法解决AM调度问题。然而，这些基于实例的算法的效率受到了仿真成本（即真实评估成本）的限制,我们也会使用基于模型的算法来解决这个序列问题。
AM调度流程如下图：
图中共有共8个调度作业。我们用一个序列表示工作顺序，如图中的工作的排列顺序为[1,3,4,2,6,5,7,8]。接着，根据构建平台的顺序和大小，可以看到图中，我们同时将工作分成了
共3组,最后每个解都是一个序列，而每个解对应的目标值为刚才那3组中完成时间最长的那个。
因此，优化的目的是找到问题的最小完成时间，计算完成时间的细节在文献：Improved evolutionary algorithm for parallel batch processing machine scheduling in additive manufacturing。
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