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基于自我学习遗传算法的云制造资源优选
基于自我学习遗传算法的云制造资源优选
作者:
宋士琳
赵柱
薛鹏
马沁怡
周茂军
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
云制造
资源优选
自我学习
遗传算法
摘要:
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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篇名
基于自我学习遗传算法的云制造资源优选
来源期刊
组合机床与自动化加工技术
学科
关键词
云制造
资源优选
自我学习
遗传算法
年,卷(期)
2021,(8)
所属期刊栏目
设计与研究
研究方向
页码范围
31-35
页数
5页
分类号
TH16|TG506
字数
语种
中文
DOI
10.13462/j.cnki.mmtamt.2021.08.008
五维指标
传播情况
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自我学习
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
组合机床与自动化加工技术
主办单位:
大连组合机床研究所
中国机械工程学会生产工程分会
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-2265
CN:
21-1132/TG
开本:
大16开
出版地:
大连市沙河口区新生路80号504室
邮发代号:
8-62
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
9363
总下载数(次)
11
总被引数(次)
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