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考虑用户满意度的云制造资源群智能优化决策方法

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针对云制造资源分配中面临的资源配置低效、制造服务选择非最优的问题,提出了考虑用户满意度的云制造资源群智能优化决策方法.对云制造过程分别建立了时间、成本、服务质量及其对应满意度的多目标模型,通过改进粒子群算法对其进行求解,采用基于主客观赋权法的多准则妥协解决策评价体系选取最优解.为了克服粒子群早熟收敛,融合切比雪夫滤波器和速度二阶振荡改进算法,同时为了反应客观数据的对比强度,客观赋权法引入变异系数.最后仿真阐明,改进算法相对其他算法的解集更广泛,收敛性更好,并验证了模型与决策方法的有效性.
Intelligent optimization decision method of cloud manufacturing resource group considering user satisfaction

张坤鹏、王艳、纪志成

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江南大学 物联网技术应用教育部工程研究中心,无锡 214122

云制造 用户满意度 多目标粒子群 切比雪夫滤波器 主客观赋权

国家自然科学基金

61973138

2024

制造业自动化
北京机械工业自动化研究所

制造业自动化

CSTPCD
影响因子：0.482
ISSN：1009-0134
年,卷(期)：2024.46(4)
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