面向网络化制造的任务协同问题的研究

摘要

网络化制造环境下,联盟企业间的任务指派是典型的NP问题.文中针对遗传算法(genetic algorithm,GA)收敛速度慢和易陷入局部最优的弊端,提出了将GA算法和模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)相结合的组合遗传算法(simulated annealing algorithm and genetic algorithm,SGA).利用SA的概率突跳能力使GA快速跳出局部最优,以增强和补充GA的进化能力.以最小完成任务时间为目标构建了任务指派模型,采用基于任务的编码方式对SGA进行了编码,并对GA和SGA进行了比较分析,证明了SGA寻优性能明显优于GA.将SGA应用于具体算例,结果表明该算法是可行的、有效的.