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智能工厂下的动态定制生产带来了原料供应的动态变化,需要更加灵活的供应解决方案,在此,我们考虑任务需求和运行距离等因素,建立一个以最大化供应问题收益为目标的智能工厂供应任务优化模型,将原料供应转化为一个多机器人任务分配问题的变体,提出一种多机器人协作的原料供应解决方案,基于贪婪选择策略,产生满足当前各任务要求的供应机器人划分;运用博弈论的纳什平衡概念为任务划分寻求平衡解,进一步提升分配质量.实验表明,所提出算法能够面对不同规模的供应任务,在保证分配质量的同时在极短的时间内给出供应分配方案. 相似文献
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移动边缘计算利用部署在用户附近基站或具有空闲资源的路侧单元、车辆和MEC服务器作为网络的边缘,为设备提供所需的服务以及云端计算能力,以减少网络操作和服务交付的时延。文章将移动设备和MEC服务器的任务分配问题描述为一对一的匹配博弈,解决了移动边缘计算中的任务卸载问题。文章提出的算法具有良好的扩展性,并且能够降低总体能耗,使任务卸载时延最小化。 相似文献
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为在指定时间内将大批量非证件照裁剪成符合各种要求的标准证件照,降低人力资源消耗,提出了基于人脸检测技术的自动裁剪算法。包括给出使用多个不同参数重复多次进行检测的算法,用于获取更高的最终成功率。同时对其并行化以提高执行效率,并给出了并行前后的耗时对比及提升倍率。 相似文献