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针对制造服务中资源多层次、多类型、异构性、自主性、地理分布等特性,提出了包括基本信息、协作关系、制造能力、服务质量和制造知识的资源统一描述模型,以及包括同构聚合和异构聚合两种模式的多粒度制造资源建模方法.为解决多层次异构性制造资源的共享和高效利用的问题,考虑制造服务聚合中时间、费用、可靠性和可持续性等多方面需求,通过加入精英集及K均值聚类算子,设计基于K均值聚类的改进多目标遗传算法(KGA),并在复杂产品装配云仿真平台上与多目标粒子群优化(MOPSO)算法和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行性能比较.实验结果表明:通过多粒度聚合,制造任务与服务资源能更快速地进行匹配和调用,在服务可靠性和可持续性指标上的结果也更优. 相似文献
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