检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:吕晨潇 唐敦兵[1] 张泽群[1] LYU Chenxiao;TANG Dunbing;ZHANG Zequn(College of Mechanical and Electrical Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China)
机构地区:[1]南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016
出 处:《机械制造与自动化》2024年第3期113-118,共6页Machine Building & Automation
基 金:国家自然科学基金项目(52075257);江苏省重点研发计划项目(BE2021091)。
摘 要:针对云制造环境下分布式制造资源的优化配置问题,对制造资源需求方所提交的任务进行形式化描述以及复杂任务细化分解;改进了传统的多目标粒子群优化算法,提出融合多策略的多目标优化算法,解决云制造环境下制造资源的多目标优化配置问题;基于综合评价策略,进一步优选配置方案。通过对分布式制造工厂进行仿真实验,验证了融合多策略的多目标优化算法的合理性和优越性。Aiming at the optimal configuration of distributed manufacturing resources in the cloud manufacturing environment,this paper formally describes the tasks submitted by the demand side of manufacturing resources and subdivides the complex tasks.The traditional multi-objective particle swarm optimization algorithm is improved,and a multi-objective optimization algorithm integrating multiple strategies is proposed to solve the multi-objective optimal configuration of manufacturing resources in the cloud manufacturing environment.Based on the comprehensive evaluation strategy,the configuration scheme is further optimized.The simulation experiment of distributed manufacturing plants is conducted to verify the rationality and superiority of the multi strategy and multi-objective optimization algorithm.
关 键 词:云制造 MSMOPSO算法 惯性因子 综合评价策略
分 类 号:TP202.7[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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