【摘 要】
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在云制造环境下,针对异地分布的3D打印设备资源优选与评价问题,在建立基于QoS的3D打印设备资源评价指标的基础上,设计了基于混合粒子群算法的3D打印设备资源优选方法。将多Ag
【基金项目】
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国家重点研究计划(2016YFB1101700);湖北省重点自然科学基金(2015CFA115)
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在云制造环境下,针对异地分布的3D打印设备资源优选与评价问题,在建立基于QoS的3D打印设备资源评价指标的基础上,设计了基于混合粒子群算法的3D打印设备资源优选方法。将多Agent与数据归一化方法相结合,利用Agent的动态自主性、分布处理等特点,构建了基于多Agent的3D设备资源优选模型,该模型能够实现候选服务的自动匹配及优选,增强了匹配优选过程的动态性和可靠性。最后通过实验仿真,验证了混合粒子群算法优选模型的适用性和有效性,为云制造3D打印设备资源优选提供了一种新的思路。
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