能耗感知的云制造服务选择与调度优化方法

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。