基于改进被囊群算法的云制造分包服务组合研究

针对云环境中制造任务数量庞大和分解复杂导致的制造周期长、成本高等问题，提出云制造分包服务组合方法。该方法是将任务分解为多个可并行执行的子任务，引入更多制造资源，提高市场竞争性，从而降低生产周期和成本。为高效求解云制造分包服务组合优化模型，对被囊群算法进行改进。首先共享种群个体信息，执行群体行为时融合周边个体位置，提高算法局部开发能力；其次共享个体历史信息，个体向同伴历史最优位置探索，提高算法全局开拓能力；最后根据当前搜索状态，种群自适应地调节全局开拓与局部开发行为，提高算法稳定性。通过仿真实验，证明所提方案对大规模制造任务的时间和成本控制优于对比方案。...

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Bibliographic Details
Published in工业工程 Vol. 26; no. 6; pp. 119 - 128
Main Authors 唐天兵, 陈永发, 蒙祖强
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 广东工业大学 01.12.2023
广西大学 计算机与电子信息学院,广西 南宁 530004
Subjects
云制造
被囊群算法
分包
服务组合
cloud manufacturing
subcontract
service composition
tunicate swarm algorithm(TSA)
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ISSN1007-7375
DOI10.3969/j.issn.1007-7375.2023.06.013

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Summary:针对云环境中制造任务数量庞大和分解复杂导致的制造周期长、成本高等问题，提出云制造分包服务组合方法。该方法是将任务分解为多个可并行执行的子任务，引入更多制造资源，提高市场竞争性，从而降低生产周期和成本。为高效求解云制造分包服务组合优化模型，对被囊群算法进行改进。首先共享种群个体信息，执行群体行为时融合周边个体位置，提高算法局部开发能力；其次共享个体历史信息，个体向同伴历史最优位置探索，提高算法全局开拓能力；最后根据当前搜索状态，种群自适应地调节全局开拓与局部开发行为，提高算法稳定性。通过仿真实验，证明所提方案对大规模制造任务的时间和成本控制优于对比方案。
ISSN:1007-7375
DOI:10.3969/j.issn.1007-7375.2023.06.013