自适应差分进化改进云资源调度

发布时间：2021-05-05 17:53

　　为了解决云制造资源调度与实际制造场景不符、易陷入局部最优和收敛速度过慢的问题,提出了一种基于自适应多目标差分进化的制造资源调度方法。该方法考虑了实际云制造平台资源调度特点,建立了一个具有时序约束及成本约束的多目标优化资源调度模型。针对云制造资源调度特点,对传统差分进化进行改进,提出自适应变异率和交叉率,实现了寻优过程中变异率与交叉率的动态调整,均衡了多目标差分进化全局搜索与局部搜索能力,提高了最优解搜索的精度与速度。实际算例证明了该方法的有效性和可行性。 

【文章来源】：机械设计与制造. 2020,(02)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 引言
2 资源调度问题分析
3 多目标优化模型
    3.1 目标函数
        3.1.1 总制造时间
        3.1.2 总制造成本
        3.1.3 制造服务质量
    3.2 约束条件及最优解集
        3.2.1 制造时间约束
        3.2.2 制造成本约束
        3.2.3 制造服务质量约束
        3.2.4 制造时序约束
        3.2.5 制造工序资源约束
4 自适应多目标差分进化算法
    4.1 自适应变异率
    4.2 自适应交叉率
5 实例应用与分析
6 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]云制造环境下面向多目标优化的虚拟资源调度研究[J]. 夏世洪,石宇强,吴双,陈柏志.  计算机应用研究. 2019(05)
[2]云制造资源的工序级多目标调度方法研究[J]. 孙卫红,吴海元,吕文新,高一聪.  南京航空航天大学学报. 2017(06)
[3]云模式下仿真设计资源的虚拟化与服务化[J]. 何丽,孙文磊,王晓斌.  机械设计与制造. 2016(09)
[4]云制造服务资源多层次匹配算法研究[J]. 王成建,刘建胜,夏芳臣,顾嘉.  机械设计与制造. 2014(05)
[5]面向中小企业的云制造服务模式研究[J]. 王崴,张宇红,徐晓东,刘晓卫,陈成.  机械设计与制造. 2013(09)
[6]设备负载均衡的制造资源优化配置方法[J]. 范泽兵,李山,陈冰,杨挺.  机械设计与制造. 2013(08)
[7]基于多分辨率聚类的云制造任务分配[J]. 戈鹏,杨欣,肖雄辉,邱厌庆,任佩瑜,刘柱胜,郑伟民.  计算机集成制造系统. 2012(07)



本文编号：3170325