李永湘
- 作品数：4 被引量：46H指数：3
- 供职机构：华南理工大学机械与汽车工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家留学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程金属学及工艺更多>>
- 面向云制造服务架构及集成开发环境被引量：33
- 2012年
- 为满足云制造对软件架构和开发工具支持的迫切需要,从抽象角度分析了面向服务架构、云计算和云制造三者之间的关系,指出云制造继承和扩展了前两者的服务模式;面对制造资源,融合面向服务架构与云计算,提出了面向云制造的服务架构;选用公众可免费方便获得的开源工具,构建了基于Eclipse平台的面向云制造服务集成开发环境;结合制造流程示例展现开发工具应用。通过示例研究表明,该集成开发环境具有良好的可伸缩性,能敏捷地应对云制造应用需求。
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- 关键词：云制造面向服务架构集成开发环境开源软件WEB服务
- 基于扩展进程代数的云制造服务组合建模与QoS评价被引量：7
- 2014年
- 为解决云制造服务组合建模与形式化验证问题,在Web服务编制演算的基础上提出一种扩展了服务质量信息的进程代数XPC4CMSC,给出了XPC4CMSC的语法、操作语义,建立了顺序组合、并发组合、选择组合的活动图与XPC4CMSC描述模型,计算了三种服务组合执行的响应时间、执行费用、可靠性、可用性、物流时间和物流费用。给出了服务质量评价算法与服务组合的形式化验证方案,通过一个柔性多车间调度问题展示了该方案的执行过程。示例研究表明,基于XPC4CMSC的云制造服务组合建模及形式化验证方案是可行的。
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- 关键词：进程代数云制造服务质量形式化验证
- 基于可靠性可信性分析的云制造服务组合优化被引量：8
- 2021年
- 针对不稳定的制造实体可靠性和服务信誉给新时代制造带来的影响,分析了云制造服务可靠性和可信性,将服务可靠度和可信度、组合复杂度和协同度与执行时间和费用相结合,构建了一种新的服务质量(QoS)评价模型;并通过加权相对偏差评价服务组合性能,提出一种熵增强粒子群优化算法(EEPSO),再引入正态云以提高算法前期全局搜索能力和后期局部寻优精度。以举升装配机器人制造任务为例,验证了优化模型有效性和EEPSO算法可行性。结果表明,与标准遗传算法(SGA)、混合布谷鸟算法(CSBHC)、粒子群优化算法(PSO)、云熵遗传算法(CEGA)这4种算法相比,EEPSO具有更快收敛速度和更好综合性能。
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- 关键词：云制造
- 基于熵增强混沌遗传算法的柔性作业车间调度
- 2024年
- 为使企业获得最优综合调度质量的车间调度方案,研究了多目标柔性作业车间调度数学模型及其求解算法,建立了基于最大完工时间、最大机器负荷差、机器总负荷和调度复杂度4个调度质量指标的多目标柔性作业车间调度问题模型(MFJSP),提出熵增强混沌遗传算法(ECGA)求解该模型,应用伯努利混沌映射公式改进算法选择操作,用高斯云模型改进变异算子和交叉算子,提高算法的全局寻优能力和搜索效率。根据计算的交叉概率和变异概率执行切牌式交叉操作和两基因片段式变异操作提高种群基因的多样性。以M8J12P3调度问题为例验证了MFJSP模型和ECGA算法的有效性。结果表明,与SGA、PSO和ABC相比,ECGA具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力,有助于企业提高生产效率和降低成本。
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- 关键词：柔性作业车间调度遗传算法多目标优化
