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国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
作者：夏世洪,石宇强,吴双,陈柏志,
单位：西南科技大学制造科学与工程学院,四川绵阳621010；
关键词：云制造,虚拟资源调度,多目标,改进的遗传算法,
基金：四川省应用基础研究项目(13zs2001)；；
为解决云制造环境下虚拟资源调度存在的算法求解效率不高、模型建立缺乏考虑任务间关系约束和任务间及子任务间的物流时间及成本因素等不足，构建了兼顾交货期时间最小化、服务成本最低化、服务质量最优化为目标的多目标虚拟资源调度模型；采用一种基于项目阶段的双链编码方式进行编码，并提出自适应交叉与变异概率公式，以避免交叉、变异概率始终不变导致算法效率下降与过早收敛的问题；在此基础上利用基于项目阶段的多种交叉变异策略相结合的改进遗传算法进行求解，保证了算法的全局与局部搜索性能。实例结果表明，相比于传统的模型与算法，该模型适用性更强，改进的遗传算法在求解效率、准确度与稳定性方面均有较大提高。
来源：2019年第5期
《计算机应用研究》期刊编辑部
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