能耗感知的云制造服务选择与调度优化方法

来源：计算机集成制造系统杂志2024年第8期北京时间：

作者：彭高贤, 文一凭, 刘建勋, 康国胜, 周旻昊

单位：1.湖南科技大学知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室2.湖南华菱湘潭钢铁有限公司

摘要：云制造服务选择与调度(CMSSS)问题在优化资源配置和满足用户需求方面被广泛关注。然而,大多数现有方法对制造设备的预热过程考虑不足,导致了能源的浪费。为了降低制造能耗并保证服务质量(QoS),建立了CMSSS的多目标优化模型,通过任务衔接度模型量化制造服务设备的预热能耗,并提出一种能耗感知的云制造服务选择与调度优化方法(ECAM)。该方法根据QoS指标为任务选择复合服务,根据制造服务占用情况将子任务调度到空闲时段,并最大化任务衔接度,以降低制造设备的预热能耗。结果表明,在6种评价指标权重下,ECAM比以往的可行调度生成方案(FSGS)具有更好的适应度。在具有预热过程的云制造场景中,ECAM能获得与FSGS基本一致的QoS满意度和更好的能耗经济性。

关键词：云制造,服务选择与调度,任务衔接度,预热能耗,进化算法

基金资助：国家重点研发计划资助项目(2020YFB1707600);国家自然科学基金资助项目(62177014);湖南省教育厅资助项目(20B222,20C0487)。