[发明专利]一种基于遗传算法的云制造多视角协同调度优化方法有效
| 申请号： | 201910968448.5 | 申请日： | 2019-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN110751292B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 张文宇;丁捷频;张帅;敖荟杰;陈佳宁 | 申请（专利权）人： | 浙江财经大学 |
| 主分类号： | G06N3/12 | 分类号： | G06N3/12;G06N7/02;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨天娇 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法的云制造多视角协同调度优化方法，用于从用户、制造企业和制造平台三个视角的相关属性优化调度方案，用户的相关属性包括时间、成本和可靠性，制造企业的相关属性包括外包，制造平台的相关属性包括能耗，基于遗传算法的云制造多视角协同调度优化方法，包括：采用三角模糊数表示时间、成本、可靠性和能耗的模糊属性值，以时间、成本、可靠性和能耗的模糊属性值以及外包建立FMILP模型；利用基于区间直觉模糊熵权法的遗传算法求解FMILP模型。本发明从用户、制造企业和制造平台三个视角优化调度方案，并且采用区间直觉模糊熵权法设置FMILP模型的相关参数，考虑了QoS属性权重和任务权重，以得到更优的调度方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遗传 算法 制造 视角 协同 调度 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于遗传算法的云制造多视角协同调度优化方法，用于从用户、制造企业和制造平台三个视角的相关属性优化调度方案，其特征在于，所述用户的相关属性包括时间、成本和可靠性，所述制造企业的相关属性包括外包，所述制造平台的相关属性包括能耗，所述基于遗传算法的云制造多视角协同调度优化方法，包括：/n步骤1、采用三角模糊数表示时间、成本、可靠性和能耗的模糊属性值，以时间、成本、可靠性和能耗的模糊属性值以及外包建立FMILP模型；/n步骤2、利用基于区间直觉模糊熵权法的遗传算法求解FMILP模型，包括：/n步骤2.1、采用区间直觉模糊熵权法设置FMILP模型的参数，并初始化获得种群，所述种群包含多个个体，每个个体即为一个调度方案，采用二维向量表示各个体；/n步骤2.2、计算种群中每个个体的迁入率和迁出率；/n步骤2.3、计算种群的变异率；/n步骤2.4、采用基于迁入率和迁出率的轮盘赌法从种群中选择迁入个体和迁出个体，对迁入个体和迁出个体执行交叉操作，并根据所述变异率对迁入个体和迁出个体执行变异操作，得到子个体保存至种群；/n步骤2.5、确定当前种群中的最优个体，对最优个体执行局部搜索产生领域解，比对领域解中的最优个体和当前种群中的最优个体，择优保存至种群；/n步骤2.6、执行重启策略；/n步骤2.7、判断是否达到预设的最大迭代次数，若达到预设的最大迭代次数，则输出迭代过程中产生的最优个体，即最佳的调度方案；否则将返回步骤2.2继续迭代。/n
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