云制造平台下基于蝙蝠算法的供需调度时间优化

武超然　李芳　江海涛

[摘要]云制造平台为供应链构建提供了多种选择，为了解决云制造平台下，供应链调度数据量大，更新频繁的问题，对蝙蝠算法重新编码及解码，应用改进蝙蝠算法对初始种群的产生进行限定，解决批任务调度问题。减少无效搜索，缩短找到合适任务分派策略的时间，通过实验对比，证明了改进蝙蝠算法在云制造供应链调度中的有效性，避免了资源超载和资源闲置的现象，并使任务总完成时间最短，推动云制造在供应链方面的应用。endprint

[摘要]云制造平台为供应链构建提供了多种选择，为了解决云制造平台下，供应链调度数据量大，更新频繁的问题，对蝙蝠算法重新编码及解码，应用改进蝙蝠算法对初始种群的产生进行限定，解决批任务调度问题。减少无效搜索，缩短找到合适任务分派策略的时间，通过实验对比，证明了改进蝙蝠算法在云制造供应链调度中的有效性，避免了资源超载和资源闲置的现象，并使任务总完成时间最短，推动云制造在供应链方面的应用。endprint

[摘要]云制造平台为供应链构建提供了多种选择，为了解决云制造平台下，供应链调度数据量大，更新频繁的问题，对蝙蝠算法重新编码及解码，应用改进蝙蝠算法对初始种群的产生进行限定，解决批任务调度问题。减少无效搜索，缩短找到合适任务分派策略的时间，通过实验对比，证明了改进蝙蝠算法在云制造供应链调度中的有效性，避免了资源超载和资源闲置的现象，并使任务总完成时间最短，推动云制造在供应链方面的应用。endprint