Resumen

Con un número creciente de servicios de fabricación, los medios para seleccionar y componer estos servicios de fabricación se han convertido en un problema desafiante. Puede considerarse un problema de optimización multiobjetivo que implica una serie de atributos de calidad de servicio (QoS) en conflicto. En este estudio se presenta un modelo de optimización multiobjetivo de la composición de servicios de fabricación basado en la calidad del servicio y en un índice medioambiental. A continuación, se aplica el operador skyline para reducir el espacio de soluciones. A continuación, se propone un nuevo método denominado Algoritmo de Polinización de Flores (FPA) mejorado para resolver el problema de selección y composición de servicios de fabricación. El FPA mejorado mejora el rendimiento del FPA básico combinando este último con los operadores de cruce y mutación del algoritmo de Evolución Diferencial (ED). Finalmente, se realiza un estudio de caso para comparar el método propuesto con otros algoritmos evolutivos, incluyendo el Algoritmo Genético, DE, FPA básico y FPA extendido. Los resultados experimentales revelan que el método propuesto es el que mejor resuelve el problema de selección y composición de servicios de fabricación.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Servicios de fabricación; optimización multiobjetivo; calidad del servicio (QoS); índice medioambiental; operador de la línea del horizonte; algoritmo de polinización de flores (FPA).
• Keywords:Manufacturing services; multiobjective optimization; quality of service (QoS); environmental index; skyline operator; Flower Pollination Algorithm (FPA)