【摘 要】
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在云制造环境下,因制造服务资源所在地域的差异性,多目标制造工作流调度不仅考虑制造服务所需时间、费用,还需考虑产品运输所需时间、费用,原有工作流调度算法无法有效优化运
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院计算机网络和信息集成教育部重点实验室
【基金项目】
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国家“八六三”高科技计划项目（2011AA040502）
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在云制造环境下,因制造服务资源所在地域的差异性,多目标制造工作流调度不仅考虑制造服务所需时间、费用,还需考虑产品运输所需时间、费用,原有工作流调度算法无法有效优化运输代价.针对此问题,结合遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点,提出多目标混合遗传粒子群（MOGA-PSO）算法.仿真结果表明混合算法能够有效降低运输代价,使得工作流调度得到进一步优化,可适用于云制造环境.
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