面向云制造服务的制造资源多目标动态优化调度

摘要/Abstract

摘要：

针对云制造环境下制造资源调度的特点和存在的问题,建立了云制造环境下制造服务资源多目标调度模型。根据云制造环境下极易发生扰动的特点,提出了一种动态调度技术,以在发生突发事件时及时作出反应。提出了一种基于遗传蚁群算法的制造资源调度算法,该算法利用遗传算法搜索能力强、收敛速度快的优势弥补蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度慢的不足,使整个调度过程能快速、准确地收敛于最优解。最后用实例证明了该算法的有效性。

关键词: 云制造, 多目标优化, 动态调度, 遗传算法, 蚁群算法

Abstract:

According to the characteristics and problems of manufacturing resource scheduling in cloud manufacturing environment,a multi-objective optimization mathematical model was provided,and a dynamic scheduling technology was put forward,according to the characteristics of the disturbance events can happen easily in cloud manufacturing environment.It was able to respond timely when an incident.
A manufacturing resource scheduling method was presented based on genetic ant
colony algorithm.In order to make up the lack of ant colony algorithm easy to fall into
local optimum and the slow rate of convergence,advantage of genetic algorithm search
ability and fast convergence were used to make the whole operation
process converge quickly and accurately to the optimal solution. Finally the results of simulation indicate the validity of algorithm．

Key words: cloud manufacturing, multi-objective optimization, dynamic scheduling, genetic algorithm, ant colony algorithm

中图分类号:

TP391
TH166

邰丽君1, 胡如夫1, 赵韩2, 陈曹维1. 面向云制造服务的制造资源多目标动态优化调度[J]. 中国机械工程, 2013, 24(12): 1616-1622.

TAI Li-Jun-1, HU Ru-Fu-1, DIAO Han-2, CHEN Cao-Wei-1. Multi-objective Dynamic Scheduling of Manufacturing Resource to Cloud Manufacturing Services[J]. China Mechanical Engineering, 2013, 24(12): 1616-1622.

参考文献

[1]李伯虎[1,2],张霖[1],王时龙[3],陶飞[1],曹军威[4],姜晓丹[5],宋晓[1],柴旭东[2].云制造——面向服务的网络化制造新模式[J].计算机集成制造系统,2010,16(1):1-7.
[2]王正成[1],黄洋[1].面向服务链构建的云制造资源集成共享技术研究[J].中国机械工程,2012,23(11):1324-1331.
[3]陶飞[1,2],张霖[1,2],郭华[1,2],罗永亮[1,2],任磊[1,2].云制造特征及云服务组合关键问题研究[J].计算机集成制造系统,2011,17(3):477-486.
[4]程功勋[1],刘丽兰[1],林智奇[1],俞涛[1].面向用户偏好的智能云服务平台研究[J].中国机械工程,2012,23(11):1318-1323.
[5]Zhang Qian, Qi Deyu. Service-oriented Collabora- tive Design Platform for Cloud Manufacturing[J]. Journal of South China University of Technology: Natural Science,2011,39(12) :75-81.
[6]尹超[1],黄必清[2],刘飞[1],闻立杰[3],王朝坤[3],黎晓东[4],杨书评[4],叶丹[5],柳先辉[6].中小企业云制造服务平台共性关键技术体系[J].计算机集成制造系统,2011,17(3):495-503. 8
[7]张霖[1],罗永亮[1],陶飞[1],任磊[1],郭华[1].制造云构建关键技术研究[J].计算机集成制造系统,2010,16(11):2510-2520.
[8]贺东京[1,2],宋晓[1,2],王琪[1,2],徐程[1,2].基于云服务的复杂产品协同设计方法[J].计算机集成制造系统,2011,17(3):533-539.
[9]尹胜[1],尹超[1],刘飞[1],李孝斌[1].云制造环境下外协加工资源集成服务模式及语义描述[J].计算机集成制造系统,2011,17(3):525-532.
[10]Khalid K, Henri P, Nasser M. Using Multi-agent Architecture in FMS for Dynamic Scheduling[J. Journal of Intelligent Manufacturing, 1997,8 ( 1 ) : 41-47.
[11]Zitzler E. Evolution Algorithms for Multi-objec- tive OptimizationD]. Zurich: Swiss Federal Insti- tute of Technology, 1999.
[12]胡凯林[1],李平[1].基于改进蚁群算法的炼铁原料混匀过程调度优化[J].上海交通大学学报,2011,45(8):1105-1112.

[1]	李明磊, 贾育秦, 张学良, 刘丽琴, 杜娟, 温淑花, 兰国生. 基于多目标差异演化算法的并联机构结构优化 [J]. J4, 201016, 21(16): 1915-1920.
[2]	李西兴, 杨道明, 李鑫, 吴锐, . 基于混合遗传鲸鱼优化算法的柔性作业车间自动导引车融合调度方法[J]. 中国机械工程, 2021, 32(08): 938-950，986.
[3]	赵丽娟, 王雅东, 王斌. 含夹矸煤层条件下采煤机螺旋滚筒工作性能分析与预测[J]. 中国机械工程, 2021, 32(08): 976-986.
[4]	翁剑, 庄可佳, 浦栋麟, 丁汉, . 基于机器学习和多目标算法的钛合金插铣优化[J]. 中国机械工程, 2021, 32(07): 771-777.
[5]	倪恒欣, 阎春平, 陈建霖, 侯跃辉, 陈亮. 高速干切滚齿工艺参数的多目标优化与决策方法[J]. 中国机械工程, 2021, 32(07): 832-838.
[6]	陆剑峰, 韩调娟, 俞耀平. 基于服务编排的云制造服务协同[J]. 中国机械工程, 2021, 32(07): 849-859.
[7]	刘锋, 李吉泉, 彭翔, 姜少飞. [成形过程仿真优化与集成计算材料工程]限定加热管布局的快速热循环注塑成形模具电加热系统优化[J]. 中国机械工程, 2020, 31(22): 2699-2707.
[8]	李阳, 郭飞, 李茂源, 张云, 李德群. [成形过程的数据挖掘与深度学习方法]塑料注射成形智能技术及其应用[J]. 中国机械工程, 2020, 31(22): 2734-2744.
[9]	焦东风;刘志峰. 低成本低噪声的驱动桥零部件精度优化方法[J]. 中国机械工程, 2020, 31(20): 2505-2511.
[10]	刘雪梅；刘涛；郭欢. 基于可用度评价的混联生产线缓冲区配置优化[J]. 中国机械工程, 2020, 31(18): 2220-2230.
[11]	童哲铭1；陈尧1；童水光1；余跃1；李进富2；郝国帅3. 基于NSGA-Ⅲ算法的低比转速离心泵多目标优化设计[J]. 中国机械工程, 2020, 31(18): 2239-2246.
[12]	岳彩旭;刘鑫;刘智博;谢娜;王彦武. 基于有限元仿真的拼接模具铣削用刀具优化[J]. 中国机械工程, 2020, 31(17): 2085-2094.
[13]	刘雪梅1;王笑1;柳跃雷2. 模糊时间窗约束下的装配线物料配送方案优化[J]. 中国机械工程, 2020, 31(17): 2095-2103.
[14]	吕佑龙;许鸿伟;郑城;张洁;郑鹏. 基于混合式特征选择模型的晶圆允收测试关键参数识别方法[J]. 中国机械工程, 2020, 31(16): 1978-1984,1997.
[15]	杨杰, 胡琦, 肖亭, 张文颖, 张超勇. 基于能耗的冷轧连退机组能效建模与工艺参数优化及排序建模优化[J]. 中国机械工程, 2020, 31(14): 1724-1732.