基于可靠性可信性分析的云制造服务组合优化
针对不稳定的制造实体可靠性和服务信誉给新时代制造带来的影响,分析了云制造服务可靠性和可信性,将服务可靠度和可信度、组合复杂度和协同度与执行时间和费用相结合,构建了一种新的服务质量(QoS)评价模型;并通过加权相对偏差评价服务组合性能,提出一种熵增强粒子群优化算法(EEPSO),再引入正态云以提高算法前期全局搜索能力和后期局部寻优精度.以举升装配机器人制造任务为例,验证了优化模型有效性和EEP-SO算法可行性.结果表明,与标准遗传算法(SGA)、混合布谷鸟算法(CSBHC)、粒子群优化算法(PSO)、云熵遗传算法(CEGA)这4种算法相比,EEPSO具有更快收敛速度和更好综合性能.
云制造、熵增强粒子群优化算法、服务组合、服务可靠度、服务可信度
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TP391;TH16(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;教育部国家留学基金;贵州工程应用技术学院高层次人才项目;贵州省教育厅自然科学研究项目
2021-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共19页
1780-1798
