武超然 李芳 江海濤
[摘要]云制造平臺為供應鏈構建提供了多種選擇,為了解決云制造平臺下,供應鏈調度數據量大,更新頻繁的問題,對蝙蝠算法重新編碼及解碼,應用改進蝙蝠算法對初始種群的產生進行限定,解決批任務調度問題。減少無效搜索,縮短找到合適任務分派策略的時間,通過實驗對比,證明了改進蝙蝠算法在云制造供應鏈調度中的有效性,避免了資源超載和資源閑置的現(xiàn)象,并使任務總完成時間最短,推動云制造在供應鏈方面的應用。endprint
[摘要]云制造平臺為供應鏈構建提供了多種選擇,為了解決云制造平臺下,供應鏈調度數據量大,更新頻繁的問題,對蝙蝠算法重新編碼及解碼,應用改進蝙蝠算法對初始種群的產生進行限定,解決批任務調度問題。減少無效搜索,縮短找到合適任務分派策略的時間,通過實驗對比,證明了改進蝙蝠算法在云制造供應鏈調度中的有效性,避免了資源超載和資源閑置的現(xiàn)象,并使任務總完成時間最短,推動云制造在供應鏈方面的應用。endprint
[摘要]云制造平臺為供應鏈構建提供了多種選擇,為了解決云制造平臺下,供應鏈調度數據量大,更新頻繁的問題,對蝙蝠算法重新編碼及解碼,應用改進蝙蝠算法對初始種群的產生進行限定,解決批任務調度問題。減少無效搜索,縮短找到合適任務分派策略的時間,通過實驗對比,證明了改進蝙蝠算法在云制造供應鏈調度中的有效性,避免了資源超載和資源閑置的現(xiàn)象,并使任務總完成時間最短,推動云制造在供應鏈方面的應用。endprint