科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
智能制造单元作业数字孪生任务的高保真建模和调度优化是智能制造系统实现的关键问题之一。针对该问题，提出一种边-云协同下智能制造单元作业数字孪生任务的调度方法。基于智能制造系统端-边-云架构的虚拟现实交互框架，提出智能制造单元作业与数字孪生任务的映射方法，建立作业数字孪生任务调度的问题模型。考虑智能制造系统虚拟现实交互的快速响应性和偏差问题，提出一种基于端-边-云协同的数字孪生任务混合重调度策略。针对作业数字孪生任务调度的优化目标，设计环境自适应多因子优化遗传算法(Environmental adaptive multi-factor optimization genetic algorithm, EAMO-GA)。试验数据表明：EAMO-GA算法满足结果正确性验证，并且其有效性和收敛性都优于其他算法，可满足大规模、并行式数字孪生任务的调度场景需求。
- 单位
