Logistics-aware manufacturing service collaboration optimisation towards industrial internet platform
Logistics-aware manufacturing service collaboration optimisation towards industrial internet platform
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面向工业互联网平台的物流感知制造服务协同优化
DOI：
10.1080/00207543.2018.1543967
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发表时间：
2018-11
影响因子：
9.2
通讯作者：
S Yang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Y Wang;Y Zhang;Fei Tao（陶飞）;T Chen;Y Cheng;S Yang
作为实现智能制造的关键使能，工业互联网平台旨在整合分布式制造服务，完成复杂的制造任务。制造服务协同在提高制造效率和客户满意度方面发挥着重要作用，因此对其进行优化具有重要意义。由于MS在地理上是分布的，物流是MS协作优化需要考虑的一个基本要素。然而，现有的研究大多只考虑直线物流距离，而没有考虑物流路线选择的影响和MSS复杂的地理位置，从而导致实际应用中的不准确。为了克服这些缺陷，本文建立了一个基于邻接矩阵的物流软件协同优化模型(LA-MSCO)，详细定义了物流的时间、成本和可靠性属性。提出了一种兼具维度自适应和群体领袖机制的改进人工蜂群算法。DSA-GL-ABC算法是为解决LA-MSCO问题而提出的。仿真实验表明，DSA-GL-ABC算法在搜索能力、收敛速度和解的质量方面都有较好的性能。
As a critical enabler for achieving smart manufacturing, the Industrial Internet platform aims to integrate distributed.manufacturing services to complete complicated manufacturing tasks. Manufacturing service (MS) collaboration plays an.important role in improving manufacturing efficiency and customers’ satisfaction and its optimisation is therefore of great.significance. As MSs are geographically distributed, logistics is an essential ingredient that needs to be considered for MS.collaboration optimisation. However, only straight-line logistics distances are considered in most of existing studies without.considering effects of logistics route selection and complex geographical locations of MSs, thereby resulting in inaccuracy in.practical applications. With the aim to overcome these drawbacks, this paper establishes an adjacent matrix-based logisticsaware.MS collaboration optimisation (LA-MSCO) model with detailed definitions of time, cost and reliability attributes of.logistics. An improved artificial bee colony algorithm with both dimensional self-adaptation and group leader mechanisms,.i.e. DSA-GL-ABC, is proposed for solving the LA-MSCO problem. Simulation experiments indicate the better performance.of DSA-GL-ABC algorithm in terms of searching capability, convergence speed and solution quality.
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