本文選題：云制造 + 供應(yīng)鏈�。� 參考：《數(shù)學(xué)理論與應(yīng)用》2015年02期

【摘要】：云制造環(huán)境下的供應(yīng)鏈?zhǔn)切滦偷墓⿷?yīng)鏈,如何選擇云制造平臺中供應(yīng)鏈節(jié)點的企業(yè)是需要解決的問題之一.針對使節(jié)點批次任務(wù)總完成時間最小的調(diào)度問題,由于蝙蝠算法容易陷入局部最優(yōu)解,本文使用ROV編碼對蝙蝠算法進行了重新編碼和解碼,并且對其進行了混沌序列初始化和自適應(yīng)變步長的運算步長改進,提高了原蝙蝠算法的收斂速度和最優(yōu)解的精度.通過仿真實驗,結(jié)果表明改進的蝙蝠算法(IBA)較原蝙蝠算法(BA)具有更快的收斂速度、更好的穩(wěn)定性,有效避免了原蝙蝠算法容易陷入局部最優(yōu)解的狀況,可較好地滿足云制造環(huán)境下新型供應(yīng)鏈動態(tài)性、復(fù)雜性的要求.
[Abstract]:The supply chain in the cloud manufacturing environment is a new type of supply chain. How to select the enterprise of the supply chain node in the cloud manufacturing platform is one of the problems to be solved. To solve the scheduling problem of minimizing the total completion time of node batch tasks, the bat algorithm is easily trapped in the local optimal solution. In this paper, the bat algorithm is recoded and decoded by ROV coding. The chaotic sequence initialization and adaptive variable step size are improved to improve the convergence speed and the precision of the optimal solution of the original bat algorithm. The simulation results show that the improved bat algorithm IBA has faster convergence speed and better stability than the original bat algorithm, and effectively avoids the situation that the original bat algorithm is prone to fall into the local optimal solution. It can meet the demand of dynamic and complexity of new supply chain in cloud manufacturing environment.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)管理學(xué)院;
【分類號】：F274;F224

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1916264