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摘要:
在云制造环境下, 制造资源和制造能力以服务的形式封装起来, 不同的任务通过云端汇集到云平台并通过合适的调度给每个任务分配相应的服务. 由于任务在执行的过程中的不确定性, 会在某个时刻遇到突发状况从而导致对余下任务的重调度问题. 因此, 针对该问题, 考虑到云制造环境下任务的复杂性和多样性会导致在合理的时间段内很难找到最优解, 以所有任务的最大完成时间为优化目标, 提出了一种以改进的遗传算法与邻域搜索技术相结合的元启发式算法, 旨在解决云制造环境下由于任务和资源服务等的不确定性导致的重调度问题. 实验结果表明,本文所提出的算法能够很好地解决动态调度过程中的重调度问题, 并可以快速地获取最优解.
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文献信息
篇名 云制造环境下的动态调度
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 遗传算法 动态调度 云制造调度 邻域搜索 重调度
年,卷(期) 2021,(7) 所属期刊栏目 研究开发|Research and Development
研究方向 页码范围 225-231
页数 7页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.007995
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