基于蚁群算法的网络化制造资源服务链构建(小论文).doc

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1、基于蚁群算法的网络化制造资源服务链构建摘要:资源服务链的构建是网络化制造合作伙伴选择中的关键问题。提出了基于时间、成本和时间成本综合的网络化制造资源服务链构超数学模型。通过构造一•个仿真资源服务链构姥算例,并根据数学模型用改进的蚁群算法对算例分别基于时间、成本和时间成本综合等目标,实现了网络化制造资源服务链链的构建。该算法在计算转移概率时引入时变参数增强了H适应抗T扰能力。通过算例验证了本文所提的网络化制造资源服务链构建数学模型和算法的有效性。关键词:蚁群算法;网络化制造;资源服务链;仿真算例1.引言网络化制造资源服务链是根据特定的网络化制造任务分配结果,由跨地域的资源服务

2、纟n成的动态、复杂、基于时序的有向网络图。其可形式化描述为L=(/?,A),如图1所示:R为资源服务节点集合,A为资源服务之间的连接集合。ta^ie^n]为网络化制造任务序列,R「ie[1,«]为子任务乞的候选资源服务集合,q,ige[1,/«]表示子任务匕•由其第j个候选资源服务完成,4异g[,n]Je[,m]表示各候选资源服务之间的联结。网络化制造资源服务链构建问题是动态模糊多目标决策NP问题,当前对于该类问题的解决主要有两种类型算法:启发式智能算法和管理运筹学方法。启发式智能算法包括遗传算法〔3、神经网络法⑶、数据包络分析法⑷、进化计算⑸、模拟退火算法⑹、关联分析

3、法⑺和蚁群算法⑻等。而管理运筹学方法通常是把该类问题转化为最短或最长路径问题,然片用整数规划法解决⑼。现有文献对该类问题解决的最人局限是假设子任务都是串行顺序执行的,不存在并行执行关系,并且假设一个子任务只能由一个候选资源服务完成,这些假设与网络化制造资源服务链的实际构建有一定的差距。本文拟从研究允许子任务并行执行的网络化制造资源服务链数学模型出发,然后根据构造的算例用蚁群算法分别解决基于时间、成本和吋间成本综合的网络化制造资源服务链的构建问题。2.目标函数网络化制造口标是快速有效响应动态多变的山场需求,基于特定的制造任务(山场需求)实现资源集成、共亨与优势互补,从而实现网

4、络化制造联盟企业的共赢和资源效用的最大发挥。而网络化制造资源服务链实质绘需求驱动的跨地域的制造资源纟II合,棊于该纽•合能实现满足需求的特定任务经济、快速完成。因此定义网络化制造链生成的时间两数如卜-所示:资助项H:浙江省科技计划项目(2007C3I008),国家自然科学基金项H(70601025)n-mk加n-mk-2T=工s:(max(rpr(.+1),A,心+归)))+工乍/=!h=l/=1:(maxa(j_]),(0,A,/(/+_]))))+工厶:(max((fj,A,/(丿+―】)),/〃))e=la=lnH-mk-2mk_mR-1成本函数:C=£q++£c〃

5、:(£c;「)+£ca:(£c;蔦)z=l/=!h-g=0a=lg=0时间成本综合目标函数:f=Min(aT+pC)在时间函数卩中,〃为总候选资源数量,加为网络化制造任务链屮存在子任务并行执行的数量,k为网络化制造任务链屮每处并行的子任务数。工厶表示(h-mk)个串行m/=1任务匚•针对相应的资源服务所需的加工时问的累加。工.:(max(//,S]),A,/屮j)农示h--mk-2分别对税处£个并行的任务所需加工吋I'可取最大值并累加。£r;+1表示对相继执行的mi=l(n-mk)个串行任务的(n-mk-2)个连接时间累加。工:(max(S_]),(GA,/(屮_])

6、)))e=l表示分别对加处前继任务/闩与其后继k个并行任务连接时I'可取最大值并累加。工-:(max((rrA,心+“),$))表示分别对后继任务口与其前继£个并行任务连接时间0=1取最大值并累加。统一用./•表示税处并行任务的起始编号。”n-mk-2在成本函数c屮,★表示〃个任务针对相应资源服务的加工成本累加;£c;+,表/=1吕/=1y示对相继执行的(n-mk)个串行任务的(n—mk—2)个连接成本累加;工":(工力=1q=0表示先对对加处前继任务f一与其后继£个并行任务的连接成本进行累加,累加值赋值给ch,后对m个ch值进行•累加;工C“:(工C蔦)表示先对对加处后继

7、任务⑺与其前继£a=lq=0个并行任务的连接成本进行累加,累加值赋值给q,后对加个q值进行累加;在目标函数屮,分别表示任务提交方对时间和成本因素的综合权重,4+0=1且a,0w[O,l],权重的取值反映了任务提交方在资源选择时的偏好。若a=0,0=1则表示网络化制造资源服务链基于成本最低构建。若a=1,0=0则表示网络化制造资源服务链基于完成任务吋间最少构建。若%0均不为0,则表示网络化制造资源服务链基于时间和成本综合考虑构建。3.基于时间的网络化制造资源服务链构建3.1算例本文假设有一制造任务链如图1所示,其由1

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