為了解決云制造資源調(diào)度與實(shí)際制造場景不符、易陷入局部最優(yōu)和收斂速度過慢的問題,提出了一種基于自適應(yīng)多目標(biāo)差分進(jìn)化的制造資源調(diào)度方法。該方法考慮了實(shí)際云制造平臺資源調(diào)度特點(diǎn),建立了一個具有時序約束及成本約束的多目標(biāo)優(yōu)化資源調(diào)度模型。針對云制造資源調(diào)度特點(diǎn),對傳統(tǒng)差分進(jìn)化進(jìn)行改進(jìn),提出自適應(yīng)變異率和交叉率,實(shí)現(xiàn)了尋優(yōu)過程中變異率與交叉率的動態(tài)調(diào)整,均衡了多目標(biāo)差分進(jìn)化全局搜索與局部搜索能力,提高了最優(yōu)解搜索的精度與速度。實(shí)際算例證明了該方法的有效性和可行性。 

【文章來源】：機(jī)械設(shè)計與制造. 2020,(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 資源調(diào)度問題分析
3 多目標(biāo)優(yōu)化模型
    3.1 目標(biāo)函數(shù)
        3.1.1 總制造時間
        3.1.2 總制造成本
        3.1.3 制造服務(wù)質(zhì)量
    3.2 約束條件及最優(yōu)解集
        3.2.1 制造時間約束
        3.2.2 制造成本約束
        3.2.3 制造服務(wù)質(zhì)量約束
        3.2.4 制造時序約束
        3.2.5 制造工序資源約束
4 自適應(yīng)多目標(biāo)差分進(jìn)化算法
    4.1 自適應(yīng)變異率
    4.2 自適應(yīng)交叉率
5 實(shí)例應(yīng)用與分析
6 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]云制造環(huán)境下面向多目標(biāo)優(yōu)化的虛擬資源調(diào)度研究[J]. 夏世洪,石宇強(qiáng),吳雙,陳柏志.  計算機(jī)應(yīng)用研究. 2019(05)
[2]云制造資源的工序級多目標(biāo)調(diào)度方法研究[J]. 孫衛(wèi)紅,吳海元,呂文新,高一聰.  南京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2017(06)
[3]云模式下仿真設(shè)計資源的虛擬化與服務(wù)化[J]. 何麗,孫文磊,王曉斌.  機(jī)械設(shè)計與制造. 2016(09)
[4]云制造服務(wù)資源多層次匹配算法研究[J]. 王成建,劉建勝,夏芳臣,顧嘉.  機(jī)械設(shè)計與制造. 2014(05)
[5]面向中小企業(yè)的云制造服務(wù)模式研究[J]. 王崴,張宇紅,徐曉東,劉曉衛(wèi),陳成.  機(jī)械設(shè)計與制造. 2013(09)
[6]設(shè)備負(fù)載均衡的制造資源優(yōu)化配置方法[J]. 范澤兵,李山,陳冰,楊挺.  機(jī)械設(shè)計與制造. 2013(08)
[7]基于多分辨率聚類的云制造任務(wù)分配[J]. 戈鵬,楊欣,肖雄輝,邱厭慶,任佩瑜,劉柱勝,鄭偉民.  計算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2012(07)



本文編號：3170325