基于改進(jìn)粒子群算法的制造云服務(wù)選擇方法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-01-08 17:43
隨著信息科技的迅猛發(fā)展,云制造這種新型的制造模式悄然產(chǎn)生。它是在綜合國(guó)內(nèi)制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平和工業(yè)生產(chǎn)、工業(yè)技術(shù)飛速發(fā)展以及在中國(guó)制造業(yè)信息化等發(fā)展背景的前提下提出的。由云計(jì)算發(fā)展而來(lái)的云制造是指利用網(wǎng)絡(luò)云端平臺(tái)以及利用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)和智能制造技術(shù)的新理念。顧名思義,云制造能根據(jù)用戶的請(qǐng)求,在云端為用戶提供優(yōu)質(zhì)的制造資源。將制造產(chǎn)業(yè)云端化是云制造的工作重心,所以,云制造是一種特殊的云計(jì)算。但是與云計(jì)算相比,云制造更具有針對(duì)性,在云制造的工作過(guò)程中,它包含了整個(gè)制造流程中出現(xiàn)的制造資源信息,在調(diào)用服務(wù)時(shí)云制造又對(duì)制造生命周期內(nèi)的所有和制造相關(guān)的軟件、硬件的信息協(xié)調(diào)管理,這對(duì)分析故障等具有重大意義。云制造通過(guò)記錄的信息構(gòu)建了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)共享化和制造資源集成化的共享平臺(tái)。因?yàn)楣蚕砥脚_(tái)的存在,能夠使制造企業(yè)或用戶訪問(wèn)和使用制造資源。在制造云管理制造資源的系統(tǒng)中最為重要的一點(diǎn)就是根據(jù)用戶需求和約束條件,通過(guò)調(diào)整制造云服務(wù)的制造資源和制造能力,找到最能滿足要求的復(fù)合服務(wù),這是制造云中十分重要的環(huán)節(jié)。本文將這一環(huán)節(jié)稱為制造云服務(wù)選擇的目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題。為了滿足解決問(wèn)題的要求,本文基于傳統(tǒng)的粒子群算法和制造云...
【文章來(lái)源】:齊魯工業(yè)大學(xué)山東省
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
環(huán)狀粒子群結(jié)構(gòu)圖
圖 3.2 粒子位置和值的關(guān)系3.4 基于單目標(biāo) PSO 服務(wù)選擇的改進(jìn)(1)種群的更新與傳統(tǒng)線性相關(guān)的 PSO 相比,環(huán)形相關(guān)結(jié)構(gòu)的更新和上一次的更新密切相關(guān)。第 a 個(gè)粒子在第 t 次更新的 i 維度要依據(jù)前一次粒子更新的位置和速度信息進(jìn)行更新迭代。過(guò)程如公式(3.3)和公式(3.4)所示。t 1aiv =taiwv + ()(),12taitnaitaitaicζ p x cηp x(3.3)[].1[].(()[])21111111 xxvwithprobppxxvwithprobpxvxvtaitaitaitaitaitaitaitaitaitai (3.4)其中收縮因子 由下式?jīng)Q定,如公式(3.5)所示。
表 4.2 算法的多樣性和收斂性測(cè)試結(jié)果測(cè)試收斂性 多樣性均值 方差 均值 方差傳統(tǒng)約束多目標(biāo) 0.00252 8.38E-03 0.05664 8.92E-03改進(jìn)約束多目標(biāo) 0.0024 3.23E-04 0.02532 5.26E-03邏輯位置的分布是評(píng)價(jià)一個(gè)改進(jìn)算法是否能符合原算法要求的重要指標(biāo),進(jìn)后的算法求解的最優(yōu)值的邏輯位置十分接近傳統(tǒng)算法求解的最優(yōu)值的邏輯時(shí),就可以表明,該改進(jìn)后的算法邏輯指標(biāo)較高。當(dāng)改進(jìn)后的算法求解的最的集合中解的平衡值趨于穩(wěn)定時(shí),表明改進(jìn)后的算法的求解值的多樣性趨于。表明改進(jìn)后算法具有可行性。所以本章根據(jù)改進(jìn)后的算法與傳統(tǒng)算法所得定性和多樣性對(duì)比,對(duì)最優(yōu)解進(jìn)行求解,所求得結(jié)果的對(duì)比如圖 4.1 所示。032 x 22221f( x) (x 5) (x 5)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于Shapelet剪枝和覆蓋的時(shí)間序列分類算法[J]. 原繼東,王志海,韓萌. 軟件學(xué)報(bào). 2015(09)
[2]基于改進(jìn)蟻群算法的Web服務(wù)選擇[J]. 盛國(guó)軍,溫濤,郭權(quán),印瑩. 東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(08)
[3]雙目標(biāo)動(dòng)態(tài)遷移操作DE-PSO混合算法[J]. 趙華,劉俊梅. 寧夏工程技術(shù). 2013(04)
[4]基于人工魚(yú)群算法的QoS全局最優(yōu)Web服務(wù)選擇的研究[J]. 劉旋,廖明潮. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2013(08)
[5]基于蟻群算法的Web服務(wù)選擇[J]. 王秀亭,馬力. 現(xiàn)代電子技術(shù). 2013(12)
[6]一種可信的基于協(xié)同過(guò)濾的服務(wù)選擇模型[J]. 王海艷,張大印. 電子與信息學(xué)報(bào). 2013(02)
[7]基于和聲搜索算法的知識(shí)即服務(wù)動(dòng)態(tài)組合優(yōu)化[J]. 倪志偉,尹道明,王力,李懷英,王士凱. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(32)
[8]基于局部搜索與混合多樣性策略的多目標(biāo)粒子群算法[J]. 賈樹(shù)晉,杜斌,岳恒. 控制與決策. 2012(06)
[9]基于差異演化算法的QoS全局最優(yōu)動(dòng)態(tài)Web服務(wù)選擇[J]. 康國(guó)勝,劉建勛,唐明董,徐宇. 電信科學(xué). 2011(12)
[10]基于改進(jìn)混合粒子群算法的服務(wù)動(dòng)態(tài)選擇方法[J]. 舒振,陳洪輝,羅雪山. 中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(10)
博士論文
[1]云計(jì)算中服務(wù)組合與選擇技術(shù)研究[D]. 劉陽(yáng).北京郵電大學(xué) 2013
碩士論文
[1]多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究[D]. 伍思敏.江南大學(xué) 2013
[2]面向多租戶應(yīng)用QoS感知的服務(wù)選擇方法研究[D]. 劉玉龍.山東大學(xué) 2013
[3]云制造若干關(guān)鍵技術(shù)研究及其原型系統(tǒng)初步開(kāi)發(fā)[D]. 付偉.浙江大學(xué) 2012
[4]動(dòng)態(tài)Web服務(wù)組合中業(yè)務(wù)流程建模環(huán)境的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 鄧保華.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2005
本文編號(hào):2965025
【文章來(lái)源】:齊魯工業(yè)大學(xué)山東省
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
環(huán)狀粒子群結(jié)構(gòu)圖
圖 3.2 粒子位置和值的關(guān)系3.4 基于單目標(biāo) PSO 服務(wù)選擇的改進(jìn)(1)種群的更新與傳統(tǒng)線性相關(guān)的 PSO 相比,環(huán)形相關(guān)結(jié)構(gòu)的更新和上一次的更新密切相關(guān)。第 a 個(gè)粒子在第 t 次更新的 i 維度要依據(jù)前一次粒子更新的位置和速度信息進(jìn)行更新迭代。過(guò)程如公式(3.3)和公式(3.4)所示。t 1aiv =taiwv + ()(),12taitnaitaitaicζ p x cηp x(3.3)[].1[].(()[])21111111 xxvwithprobppxxvwithprobpxvxvtaitaitaitaitaitaitaitaitaitai (3.4)其中收縮因子 由下式?jīng)Q定,如公式(3.5)所示。
表 4.2 算法的多樣性和收斂性測(cè)試結(jié)果測(cè)試收斂性 多樣性均值 方差 均值 方差傳統(tǒng)約束多目標(biāo) 0.00252 8.38E-03 0.05664 8.92E-03改進(jìn)約束多目標(biāo) 0.0024 3.23E-04 0.02532 5.26E-03邏輯位置的分布是評(píng)價(jià)一個(gè)改進(jìn)算法是否能符合原算法要求的重要指標(biāo),進(jìn)后的算法求解的最優(yōu)值的邏輯位置十分接近傳統(tǒng)算法求解的最優(yōu)值的邏輯時(shí),就可以表明,該改進(jìn)后的算法邏輯指標(biāo)較高。當(dāng)改進(jìn)后的算法求解的最的集合中解的平衡值趨于穩(wěn)定時(shí),表明改進(jìn)后的算法的求解值的多樣性趨于。表明改進(jìn)后算法具有可行性。所以本章根據(jù)改進(jìn)后的算法與傳統(tǒng)算法所得定性和多樣性對(duì)比,對(duì)最優(yōu)解進(jìn)行求解,所求得結(jié)果的對(duì)比如圖 4.1 所示。032 x 22221f( x) (x 5) (x 5)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于Shapelet剪枝和覆蓋的時(shí)間序列分類算法[J]. 原繼東,王志海,韓萌. 軟件學(xué)報(bào). 2015(09)
[2]基于改進(jìn)蟻群算法的Web服務(wù)選擇[J]. 盛國(guó)軍,溫濤,郭權(quán),印瑩. 東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(08)
[3]雙目標(biāo)動(dòng)態(tài)遷移操作DE-PSO混合算法[J]. 趙華,劉俊梅. 寧夏工程技術(shù). 2013(04)
[4]基于人工魚(yú)群算法的QoS全局最優(yōu)Web服務(wù)選擇的研究[J]. 劉旋,廖明潮. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2013(08)
[5]基于蟻群算法的Web服務(wù)選擇[J]. 王秀亭,馬力. 現(xiàn)代電子技術(shù). 2013(12)
[6]一種可信的基于協(xié)同過(guò)濾的服務(wù)選擇模型[J]. 王海艷,張大印. 電子與信息學(xué)報(bào). 2013(02)
[7]基于和聲搜索算法的知識(shí)即服務(wù)動(dòng)態(tài)組合優(yōu)化[J]. 倪志偉,尹道明,王力,李懷英,王士凱. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(32)
[8]基于局部搜索與混合多樣性策略的多目標(biāo)粒子群算法[J]. 賈樹(shù)晉,杜斌,岳恒. 控制與決策. 2012(06)
[9]基于差異演化算法的QoS全局最優(yōu)動(dòng)態(tài)Web服務(wù)選擇[J]. 康國(guó)勝,劉建勛,唐明董,徐宇. 電信科學(xué). 2011(12)
[10]基于改進(jìn)混合粒子群算法的服務(wù)動(dòng)態(tài)選擇方法[J]. 舒振,陳洪輝,羅雪山. 中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(10)
博士論文
[1]云計(jì)算中服務(wù)組合與選擇技術(shù)研究[D]. 劉陽(yáng).北京郵電大學(xué) 2013
碩士論文
[1]多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究[D]. 伍思敏.江南大學(xué) 2013
[2]面向多租戶應(yīng)用QoS感知的服務(wù)選擇方法研究[D]. 劉玉龍.山東大學(xué) 2013
[3]云制造若干關(guān)鍵技術(shù)研究及其原型系統(tǒng)初步開(kāi)發(fā)[D]. 付偉.浙江大學(xué) 2012
[4]動(dòng)態(tài)Web服務(wù)組合中業(yè)務(wù)流程建模環(huán)境的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 鄧保華.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2005
本文編號(hào):2965025
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