摘要: 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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