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云制造模式下前k个服务组合方案优选问题研究

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目前云制造模式下服务优选问题均以求某指标(服务时间、服务费用等)的最优服务组合方案为研究目标,建立数学模型,并通过元启发式算法进行求解.但是,在实际应用中,某指标的多组最优服务组合方案更符合需求方的需求.此外,元启发式算法的时间复杂度和空间复杂度较高,且存在调参困难、不收敛和局部最优的现象.为解决以上问题,本文首先以服务时间、服务费用为指标,以最小化前k个服务组合方案的服务时间(服务费用)为研究目标,建立了服务优选的数学模型;其次,本文提出的前k个服务组合方案优选问题为前k条最短路径的NP-hard问题,为高效求解建立的数学模型,基于云制造模式下服务优选的特点,提出了把NP-hard问题转化为P问题的方法,并设计了求解前k条最短路径的k_Dijkstra算法.为了验证k_Dijkstra算法的正确性与效率,本文对其进行了试验验证.实验表明:k_Dijkstra算法与MPS算法、DA和Yen's算法相比较,准确度最高、算法运行时间最少,是一个高效的算法.

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来源
《第五届全国现代制造集成技术学术会议》|2018年|1-17|共17页
会议地点上海
作者
Peisi Zhong; 钟佩思; Kunhua Liu; 刘坤华; Qingliang Zeng; 曾庆良;
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作者单位

《计算机集成制造系统》编辑部;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.73;
关键词
云制造模式; 服务优选; P问题; k_Dijkstra算法;

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