为调度问题开发绿色配置的算法选择器

本研究针对作业车间调度问题（JSP）中的能源效率优化，提出了一种智能算法选择工具框架，以识别影响问题复杂性的关键特征并指导合适算法的选择。通过机器学习方法（特别是XGBoost），该框架能够推荐高效的调度求解器，并在新JSP实例中实现84.51%的推荐准确率，从而推动制造物流的效率与可持续性发展。