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云制造系统中基于粒子群优化的多任务调度
被引量：
9
1
作者
武善玉
张平
覮李方
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期105-110,共6页
为解决云制造系统的同类型多任务调度问题,建立了该问题的数学模型,提出了一种离散粒子群遗传混合算法,以所有任务的总完成时间及成本最优为目标进行求解.该算法采用整数编码方法建立粒子的位置矢量与服务分配的映射关系,在采用标准粒...
为解决云制造系统的同类型多任务调度问题,建立了该问题的数学模型,提出了一种离散粒子群遗传混合算法,以所有任务的总完成时间及成本最优为目标进行求解.该算法采用整数编码方法建立粒子的位置矢量与服务分配的映射关系,在采用标准粒子群算法更新粒子位置时,引入了遗传算法的交叉和变异操作思想,使用4种方法按条件"逐级叠加"的方式对粒子位置进行更新,以保证种群的多样性.算例仿真结果表明,该算法是有效的且具有较高的执行效率.
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关键词
云制造
多任务调度
面向服务架构
服务组合
多目标优化
粒子群优化
离散粒子群遗传混合算法
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职称材料
题名
云制造系统中基于粒子群优化的多任务调度
被引量：
9
1
作者
武善玉
张平
覮李方
机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
广东石油化工学院计算机与电子信息学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期105-110,共6页
基金
广东省-教育部产学研结合项目(2012B091100444)
华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金面上项目(2013ZM0091)
广州市科技计划项目(2013Y2-00100)~~
文摘
为解决云制造系统的同类型多任务调度问题,建立了该问题的数学模型,提出了一种离散粒子群遗传混合算法,以所有任务的总完成时间及成本最优为目标进行求解.该算法采用整数编码方法建立粒子的位置矢量与服务分配的映射关系,在采用标准粒子群算法更新粒子位置时,引入了遗传算法的交叉和变异操作思想,使用4种方法按条件"逐级叠加"的方式对粒子位置进行更新,以保证种群的多样性.算例仿真结果表明,该算法是有效的且具有较高的执行效率.
关键词
云制造
多任务调度
面向服务架构
服务组合
多目标优化
粒子群优化
离散粒子群遗传混合算法
Keywords
cloud manufacturing
multi-task scheduling
service-oriented architecture
service combination
multi-objective optimization
particle swarm optimization
discrete particle swarm-genetic hybrid algorithm
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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出处
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1
云制造系统中基于粒子群优化的多任务调度
武善玉
张平
覮李方
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
9
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