【摘 要】
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为进一步提高云制造环境下制造资源方案的优选水平,并在满足资源需求者需求的情况下提高资源提供者生产效率,确定了一种基于自我学习算法改进后的遗传算法的云制造资源优选方法。该方法以最大化资源提供者生产效率和满足资源需求者需求为优化目标,建立了一套可以根据资源供需双方可选数据进行资源方案优化的数学模型,最后利用基于Sarsa算法改进后的遗传算法予以实现。当生产制造任务确定的情况下,该方法可以有效优化云制造平台的资源方案,从而有效减少当前制造任务的完成时间,为云制造服务模式下制造资源优选提供了一种解决方案。
【基金项目】
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辽宁省自然基金指导计划(2019-ZD-0123),辽宁省教育厅科学研究项目(J2020004)。
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为进一步提高云制造环境下制造资源方案的优选水平,并在满足资源需求者需求的情况下提高资源提供者生产效率,确定了一种基于自我学习算法改进后的遗传算法的云制造资源优选方法。该方法以最大化资源提供者生产效率和满足资源需求者需求为优化目标,建立了一套可以根据资源供需双方可选数据进行资源方案优化的数学模型,最后利用基于Sarsa算法改进后的遗传算法予以实现。当生产制造任务确定的情况下,该方法可以有效优化云制造平台的资源方案,从而有效减少当前制造任务的完成时间,为云制造服务模式下制造资源优选提供了一种解决方案。
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