針對制造服務(wù)中資源多層次、多類型、異構(gòu)性、自主性、地理分布等特性,提出了包括基本信息、協(xié)作關(guān)系、制造能力、服務(wù)質(zhì)量和制造知識的資源統(tǒng)一描述模型,以及包括同構(gòu)聚合和異構(gòu)聚合兩種模式的多粒度制造資源建模方法.為解決多層次異構(gòu)性制造資源的共享和高效利用的問題,考慮制造服務(wù)聚合中時間、費用、可靠性和可持續(xù)性等多方面需求,通過加入精英集及K均值聚類算子,設(shè)計基于K均值聚類的改進多目標遺傳算法（KGA）,并在復(fù)雜產(chǎn)品裝配云仿真平臺上與多目標粒子群優(yōu)化（MOPSO）算法和非支配排序遺傳算法（NSGA-Ⅱ）進行性能比較.實驗結(jié)果表明:通過多粒度聚合,制造任務(wù)與服務(wù)資源能更快速地進行匹配和調(diào)用,在服務(wù)可靠性和可持續(xù)性指標上的結(jié)果也更優(yōu). 

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

制造資源多粒度聚合示意圖

汽車裝配生產(chǎn)車間層次結(jié)構(gòu)模型

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3709372