【摘 要】
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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
【基金项目】
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工信部国家物联网重点研发项目(2019ZDLGY03-01),陕西省重点产业链项目(201805045YD23CG29)。
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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
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