苑明海 张理志 朱雅萍 李亚东

(①河海大学机电工程学院，江苏 常州 213000；②南通河海大学海洋与近海工程研究院，江苏 南通 226300)

当今，个性化产品需求的不断增长，制造企业必须探索改善生产方式，增强企业竞争力的新途径[1]。云制造(CMfg)作为一种新型智能制造模式，它出现使许多位于不同地点、生产能力和规模的企业结成了企业联盟[2]。企业联盟基于CMfg服务平台，建立了用于产品设计，制造和其他生产周期活动的分布式协作制造模式[3]。

在云制造服务平台下，如何快速实现各生产单位间的订单资源有效分配就具有重要的研究价值和意义。一些学者为云调度做出了贡献，李帅等[4]提出了面向突发事件的分布式制造中的资源调配模型，并用粒子群算法进行求解。周龙飞等[5-6]研究了企业车间资源的调度情况，阐述了CMfg调度的原理和复杂性，提出了一种事件触发的动态任务调度方法。邰丽君[7]等构建了资源服务目标调度模型，并针对服务组合时可能出现的突发问题，提出了一种动态调度技术。彭运芳等[8]基于模糊理论提出了一种改进的遗传算法，解决在不确定条件下的车间调度问题。张国辉等[9]分析了车间实际生产中工件移动时间的情况，构建了柔性车间作业调度模型。刘波等[10]针对多任务时组合效果不佳的问题，提出了面向复杂任务请求的服务组合优化框架。在云环境中，王旭亮等[11]使用分支剪切算法来解决跨企业、多约束、多品种和小批量生产和调度问题。……