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Service Composition Optimization Method for Sewing Machine Cases Based on an Improved Multi-Objective Artificial Hummingbird Algorithm
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OA
AI
DOI：10.3390/pr13082433.png)
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摘要
En 中文
针对网络协同制造中缝纫机箱体零件级协同加工效率低下的问题，本文提出了一种基于改进多目标人工蜂鸟算法的缝纫机箱体制造服务组合优化方法。分析了缝纫机箱体的结构与生产过程；建立了缝纫机箱体制造服务平台中的服务组合优化框架；确定了所需的制造资源服务组合；并构建了考虑服务质量（QoS）指标和柔性指标的二元目标服务组合优化数学模型。在多目标人工蜂鸟算法中嵌入对立学习策略、轮盘赌选择策略和改进的差分进化策略，并利用改进的人工蜂鸟算法（ORAHA_DE）求解缝纫机箱体制造服务组合优化模型。实验结果表明，该方法在解决缝纫机箱体制造组合优化问题的同时，能够避免求解过程中陷入局部最优，从而实现了缝纫机箱体协同制造服务的组合优化。
Keyword:
sewing machine cases
service composition optimization
multi-objective artificial hummingbird algorithm
quality of service
flexibility indicators
期刊
IF:
2.8
论文数:
7.3K
被引数:
3.7W
机构
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引用论文
An effective multi-objective artificial hummingbird algorithm with dynamic elimination-based crowding distance for solving engineering design problems一种求解工程设计问题的动态消去拥挤距离多目标人工蜂鸟算法
PREAI
分享收藏分享收藏Cai, A.; Guo, Z.; Guo, S. Optimization strategy of knowledge service composition in cloud manufacturing environment. Comput. Integr. Manuf. Syst. 2019, 25, 421–430. [Google Scholar] [CrossRef]Cai, A.; Guo, Z.; Guo, S. 云制造环境中知识服务组合的优化策略. Comput. Integr. Manuf. Syst. 2019, 25, 421–430. [Google Scholar] [CrossRef].png)
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