【摘 要】
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目前,伴随互联网与传统工业的融合发展,工业生产越来越向数字化和智能化发展。由于数据量的巨额幅度扩充,云计算与物联网的应用逐年增长。但是越来越多的工业生产需要实时和高效处理资源调度问题,因此,本文在边缘计算技术的基础上对智能车间的资源调度进行研究。主要研究内容如下:（1）通过对智能车间中物联网-云架构和边缘计算参考架构的分析,选择在物联网-云架构中加入边缘计算参考架构,从而设计出智能车间的资源调度架
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目前,伴随互联网与传统工业的融合发展,工业生产越来越向数字化和智能化发展。由于数据量的巨额幅度扩充,云计算与物联网的应用逐年增长。但是越来越多的工业生产需要实时和高效处理资源调度问题,因此,本文在边缘计算技术的基础上对智能车间的资源调度进行研究。主要研究内容如下:（1）通过对智能车间中物联网-云架构和边缘计算参考架构的分析,选择在物联网-云架构中加入边缘计算参考架构,从而设计出智能车间的资源调度架构。（2）针对计算资源的单目标和多目标问题进行研究,借助网络拓扑理论设定计算资源的网络节点。对于单目标问题,以时延最小化为优化目标构建数学模型,采用MJ算法进行模型求解,随后进行实例仿真;对于多目标问题,以时延最小化和能耗最低为优化目标构建数学模型,采用内点法和分支定界混合算法进行求解,随后进行实例仿真,验证了模型的适用性。（3）针对车间资源的单目标和多目标问题进行研究。对于单目标问题,以最大完工时间为优化目标构建数学模型,采用小生境技术进行种群初始化、自适应旋转角来动态调整、加入量子变异策略来改进量子遗传算法并进行模型求解,实现单目标车间资源调度优化,随后进行实例仿真;对于多目标问题,以生产时间（T）、绿色制造评价系数（G）、生产成本（C）作为优化目标构建数学模型,采用小生境协同进化策略、重复个体控制策略和熵权法选择策略改进的NSGA-Ⅱ算法进行模型求解,实现多目标车间资源调度优化,随后进行实例仿真,验证了模型的适用性。本文共包含图37幅,表21个,参考文献64篇。
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