基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈多邊匹配問題研究*

孫道賀，楊欣，魏津瑜

(1. 天津理工大學(xué)中環(huán)信息學(xué)院，天津市，300380； 2. 新智航大數(shù)據(jù)科技(天津)有限公司，天津市，300201；3. 天津市漢拓計(jì)算機(jī)技術(shù)研究所，天津市，300462； 4. 天津理工大學(xué)管理學(xué)院，天津市，300384)

0 引言

作為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要支撐，農(nóng)機(jī)制造水平的高低至關(guān)重要[1]。隨著我國(guó)制造業(yè)的信息化水平不斷提升，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為一種將各類資源及其數(shù)據(jù)相連接，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈各類資源或資源擁有者智能流動(dòng)和交互的平臺(tái)將對(duì)制造業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，會(huì)引發(fā)制造業(yè)特別是農(nóng)機(jī)制造業(yè)的重大變革[2-4]。孟祥曦等[5]認(rèn)為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)會(huì)改變制造業(yè)的信息交互及資源配置方式，重塑運(yùn)作流程及資金流轉(zhuǎn)模式。隨著相關(guān)研究的不斷深入，部分學(xué)者將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)拓展至供應(yīng)鏈領(lǐng)域。黃輝等[6]提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)下的供應(yīng)鏈?zhǔn)且栽朴?jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等先進(jìn)信息技術(shù)為支撐，更加柔性、開放、自主的網(wǎng)絡(luò)型供應(yīng)鏈，鏈上企業(yè)可共享數(shù)據(jù)，為供應(yīng)鏈上各主體合作共贏提供保障。同時(shí)，亦有學(xué)者分別從供應(yīng)鏈調(diào)度[7]、平臺(tái)管控以及供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)[8]等方面對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)施進(jìn)行了分析研究。事實(shí)上，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式下，供應(yīng)鏈的各類軟硬件資源經(jīng)過虛擬化均可形成數(shù)據(jù)化資源[9]，對(duì)數(shù)據(jù)化資源的高效配置是提升供應(yīng)鏈響應(yīng)速度和服務(wù)質(zhì)量的有效方式[10-11]。因此，本文認(rèn)為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)施必將對(duì)農(nóng)機(jī)制造領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。近些年，隨著制造企業(yè)對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)綠色化、可持續(xù)性的不斷重視，在資源配置過程中，服務(wù)及服務(wù)組合的能耗量受到了企業(yè)的廣泛關(guān)注。一些學(xué)者針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式下的制造企業(yè)制造資源能耗度量問題進(jìn)行了研究。向峰等[12]提出了工業(yè)云平臺(tái)資源服務(wù)能耗綜合評(píng)估框架和能耗計(jì)算模型。Singh等[13]應(yīng)用云計(jì)算集成系統(tǒng)對(duì)牛肉供應(yīng)鏈的碳排放測(cè)量及減排問題進(jìn)行研究。Xing等[14]提出了基于云的生命周期評(píng)估平臺(tái)，用于供應(yīng)鏈協(xié)作的環(huán)境足跡評(píng)估。但并未關(guān)注供應(yīng)鏈多主體間的利益訴求和數(shù)據(jù)資源勢(shì)位對(duì)資源配置產(chǎn)生的影響，不僅如此，針對(duì)農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈的綠色化資源配置未見研究。

通過對(duì)已有文獻(xiàn)進(jìn)行梳理發(fā)現(xiàn)，首先，現(xiàn)有研究多從系統(tǒng)利潤(rùn)、服務(wù)質(zhì)量或服務(wù)成本視角進(jìn)行分析，忽略了對(duì)服務(wù)或者服務(wù)組合能耗的關(guān)注。其次，作為未來(lái)制造型供應(yīng)鏈發(fā)展的重要方向，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式在農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈中的應(yīng)用無(wú)疑前景廣闊，但工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式下的農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈能否向可持續(xù)、綠色方向發(fā)展是該模式能否長(zhǎng)期存在的關(guān)鍵。然而以往研究未關(guān)注供應(yīng)鏈上多個(gè)主體的利益訴求，作為一個(gè)典型的多邊匹配問題，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的農(nóng)機(jī)制造任務(wù)分配過程中需要綜合考慮需求方的利益訴求、服務(wù)提供方的市場(chǎng)定位以及平臺(tái)方的綠色訴求。最后，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在資源匹配過程中具有重復(fù)性、動(dòng)態(tài)性等特征，這就意味著多次執(zhí)行相同或相似的任務(wù)會(huì)積累經(jīng)驗(yàn)并逐步轉(zhuǎn)化成內(nèi)部知識(shí)，此時(shí)在計(jì)算滿意度時(shí)應(yīng)考慮主體學(xué)習(xí)效應(yīng)所帶來(lái)的影響，也是以往研究中未涉及到的。鑒于此，本文從改善農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈環(huán)境效益視角出發(fā)，綜合考慮了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)資源的能源消耗以及服務(wù)具有自我學(xué)習(xí)能力的特征，通過考慮學(xué)習(xí)率對(duì)服務(wù)質(zhì)量的影響，建立了以農(nóng)機(jī)服務(wù)需求方、農(nóng)機(jī)服務(wù)提供方服務(wù)滿意度以及平臺(tái)能耗滿意度最大化的一對(duì)一多邊匹配模型。以天津農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同管理平臺(tái)上某農(nóng)機(jī)覆蓋件模具生產(chǎn)為例，運(yùn)用本文所建立模型求得最優(yōu)服務(wù)方案，驗(yàn)證了本文所提模型與一般匹配、不考慮學(xué)習(xí)效應(yīng)、不考慮能耗的3種模型相比所具有的優(yōu)越性。

1 模型和算法

1.1 問題描述

本文選取天津農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同管理平臺(tái)為研究對(duì)象，首先介紹工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式下農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈的運(yùn)行要素。

1) 農(nóng)機(jī)云制造任務(wù)：農(nóng)機(jī)云制造任務(wù)是指在云制造模式下農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈中由服務(wù)需求方發(fā)起的農(nóng)機(jī)制造需求和任務(wù)。根據(jù)復(fù)雜程度不同，農(nóng)機(jī)云制造任務(wù)可以分為單一和組合任務(wù)。

2) 農(nóng)機(jī)云制造資源和農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)：農(nóng)機(jī)云制造資源是指運(yùn)行于天津農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同管理平臺(tái)上基于云制造技術(shù)的制造資源。農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)是天津農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同管理平臺(tái)對(duì)農(nóng)機(jī)云制造資源提供方提交的制造資源虛擬化之后所形成的服務(wù)，每一類農(nóng)機(jī)制造服務(wù)可以由多種子農(nóng)機(jī)制造服務(wù)組成。

3) 農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)(資源)組合：農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)(資源)組合是指工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式下農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈中為了完成農(nóng)機(jī)云制造任務(wù)而集合在一起的一組制造服務(wù)(資源)。它是實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式下農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈中各類服務(wù)(資源)增值和增效的有效途徑。

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式下的農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈中，農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)組合的運(yùn)作過程為：在一定的農(nóng)機(jī)云制造任務(wù)需求與條件約束下，各類農(nóng)機(jī)云制造資源虛擬成的服務(wù)按照農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈上各環(huán)節(jié)的順序規(guī)則生成多個(gè)服務(wù)組合執(zhí)行路徑，然后從所有服務(wù)組合執(zhí)行路徑中按照既定任務(wù)目標(biāo)，選擇目標(biāo)最優(yōu)的路徑，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)云制造資源—農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)—農(nóng)機(jī)云制造任務(wù)之間的合理映射。一般而言，服務(wù)組合優(yōu)化的過程主要針對(duì)多個(gè)功能需求的任務(wù)。多個(gè)功能需求的任務(wù)被劃分為若干個(gè)子任務(wù)i，其中i=1,2,…,m?；谫Y源的發(fā)現(xiàn)機(jī)制，天津農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同管理平臺(tái)為每個(gè)任務(wù)返回候選服務(wù)，并標(biāo)記為Rij。{Ri1,Ri2,…,Rij,…,Rini}(j=1,2,…,ni)表示任務(wù)i的對(duì)應(yīng)候選服務(wù)，并且ni是第i個(gè)任務(wù)的候選服務(wù)的數(shù)量。

1.2 構(gòu)建基于能耗及學(xué)習(xí)效應(yīng)的農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈多邊匹配模型

天津農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同管理平臺(tái)通過搜集與用戶相關(guān)的注冊(cè)以及交易信息，獲取農(nóng)機(jī)服務(wù)需求方的任務(wù)、農(nóng)機(jī)服務(wù)提供方的資源的基本服務(wù)能力值以及參與農(nóng)機(jī)制造任務(wù)的次數(shù)。給定第i個(gè)任務(wù)的第j個(gè)資源的基本評(píng)估值為qosRij=(aRij1,aRij2,…,aRijp,…,aRijo)，p=(1,2,…,o)，其中aRijo代表第i個(gè)任務(wù)的第j個(gè)資源的基本評(píng)估值的第o個(gè)指標(biāo)。給定第i個(gè)任務(wù)的第j個(gè)資源的能耗評(píng)估值為EnRij。給定第i個(gè)任務(wù)的基本評(píng)估值qoti=(bi1,bi2,…,bih,…,bir)，h=(1,2,…,r)，其中bir代表第i個(gè)任務(wù)的基本評(píng)估值的第r個(gè)指標(biāo)。給定第i個(gè)任務(wù)方的期望值為esi=(eai1,eai2,…,eaip,…,eaio)，p=(1,2,…,o)，其中eaio代表第i個(gè)任務(wù)方對(duì)于第o個(gè)指標(biāo)期望值。給定平臺(tái)對(duì)第i個(gè)任務(wù)的能耗期望值為eni。給定第i個(gè)任務(wù)的第j個(gè)資源的定位esRij=(etRij1,etRij2,…,etRijh,…,etRijr)，h=(1,2,…,r)，其中etRijr代表第i個(gè)任務(wù)的第j個(gè)資源對(duì)于第r個(gè)指標(biāo)的定位。在考慮能耗以及學(xué)習(xí)效應(yīng)的基礎(chǔ)上，計(jì)算三方的滿意度α、β、γ。

1.2.1 計(jì)算任務(wù)、服務(wù)雙方的滿意度以及平臺(tái)滿意度

根據(jù)實(shí)際的調(diào)研可知，農(nóng)機(jī)制造資源具有不同的學(xué)習(xí)能力，多次參與到相似或者相同的服務(wù)任務(wù)可以增強(qiáng)自身的服務(wù)能力和qos水平。不僅如此，農(nóng)機(jī)任務(wù)需求方也在制造過程中不斷提升自身的付款速度以及信譽(yù)等，進(jìn)而滿足農(nóng)機(jī)制造資源提供方的要求。因此，首先應(yīng)基于學(xué)習(xí)曲線完成農(nóng)機(jī)服務(wù)以及農(nóng)機(jī)任務(wù)的能力的計(jì)算，然后基于期望效應(yīng)理論對(duì)農(nóng)機(jī)服務(wù)以及農(nóng)機(jī)任務(wù)各方的實(shí)際滿意度進(jìn)行計(jì)算。

1) 計(jì)算基于學(xué)習(xí)效應(yīng)的農(nóng)機(jī)服務(wù)以及農(nóng)機(jī)任務(wù)能力。天津農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同管理平臺(tái)上，設(shè)第i個(gè)任務(wù)的第j個(gè)資源參與任務(wù)次數(shù)為tsRij，學(xué)習(xí)率為lRij，根據(jù)文獻(xiàn)[15]，計(jì)算第i個(gè)任務(wù)的第j個(gè)資源的服務(wù)

(1)

tsRij——第i個(gè)任務(wù)的第j個(gè)資源參與任務(wù)次數(shù)；

qosRij——第i個(gè)任務(wù)的第j個(gè)資源的基本qos；

lRij——i個(gè)任務(wù)的第j個(gè)資源的學(xué)習(xí)率，0≤lRij≤1。

類似的，給定第i個(gè)任務(wù)方參與項(xiàng)目次數(shù)為tti，學(xué)習(xí)率為li，計(jì)算當(dāng)前第i個(gè)任務(wù)方的動(dòng)態(tài)能力

(2)

tt——參與項(xiàng)目數(shù)；

qoti——第i個(gè)農(nóng)機(jī)任務(wù)的基本qot；

li——第i個(gè)農(nóng)機(jī)任務(wù)的學(xué)習(xí)率，0≤li≤1。

(3)

(4)

3) 計(jì)算基于能耗的平臺(tái)滿意度。以平臺(tái)能耗期望為參照點(diǎn)，平臺(tái)能耗滿意度可通過其期望值eni與制造資源EnRij的差值進(jìn)行計(jì)算，獲取平臺(tái)針對(duì)農(nóng)機(jī)任務(wù)Ti對(duì)農(nóng)機(jī)制造資源Rij的期望值EUNRij和整個(gè)匹配方案的平臺(tái)能耗滿意度

(5)

1.2.2 匹配模型的建立

綜上所述可知，農(nóng)機(jī)制造資源提供方對(duì)農(nóng)機(jī)任務(wù)方的滿意度α、農(nóng)機(jī)任務(wù)方對(duì)農(nóng)機(jī)制造資源的滿意度β，以及平臺(tái)能耗滿意度γ，構(gòu)建最大化三者滿意度的多目標(biāo)多邊匹配模型

Maxα

(6)

Maxβ

(7)

Maxγ

(8)

(9)

α≥αth,β≥βth,γ≥γth

(10)

式(6)～式(8)為農(nóng)機(jī)任務(wù)優(yōu)化配置的3個(gè)目標(biāo)，式(9)為每個(gè)農(nóng)機(jī)任務(wù)匹配一個(gè)農(nóng)機(jī)服務(wù)單元，共m子任務(wù)，式(10)分別為匹配方案中農(nóng)機(jī)服務(wù)方、農(nóng)機(jī)任務(wù)方以及平臺(tái)滿意度的約束閥值。

1.3 算法的選擇及其流程

利用改進(jìn)的NSGA-Ⅱ解決農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)組合優(yōu)化模型的過程如圖1所示。

圖1 改進(jìn)的NSGA-Ⅱ解決農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)組合優(yōu)化模型的過程圖

本文提出的農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)組合優(yōu)化模型是一個(gè)多目標(biāo)規(guī)劃問題(MOP)，屬于NP難題，因此求解方法比較復(fù)雜。NSGA-Ⅱ[16]是NSGA的改進(jìn)算法，是多目標(biāo)優(yōu)化算法之一。然而，NSGA-Ⅱ也具有缺陷，例如早熟收斂問題。

為了改善標(biāo)準(zhǔn)NSGA-Ⅱ的早熟收斂以及在NSGA-Ⅱ算法的運(yùn)行后期，在群體中會(huì)產(chǎn)生大量的冗余解，出現(xiàn)新解的可能性降低等問題，本文應(yīng)用非支配冗余個(gè)體變異策略進(jìn)行變異操作，即每代中具有相同目標(biāo)向量的非支配解被認(rèn)為是冗余解，而對(duì)于冗余解，監(jiān)督每一代產(chǎn)生的非支配解，如果包括多余個(gè)體，則只保存其中一個(gè)個(gè)體，剩余的個(gè)體將以100%的概率進(jìn)行突變以保留總?cè)旱臄?shù)量。

因此，可以消除每一代種群中的多余個(gè)體。此外，多余的個(gè)體通過變異被轉(zhuǎn)變?yōu)榉侨哂鄠€(gè)體，可以更好地保留原始個(gè)體的優(yōu)勢(shì)，并避免隨機(jī)搜索對(duì)種群個(gè)體進(jìn)化的影響。

2 算例分析

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

現(xiàn)階段，天津農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同管理平臺(tái)上的農(nóng)機(jī)覆蓋件模具供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€(gè)將生鐵、廢鋼通過鑄造變成鑄件毛坯，然后再通過加工制造得到農(nóng)機(jī)覆蓋件模具，并提供給農(nóng)機(jī)制造服務(wù)需求方農(nóng)機(jī)整車生產(chǎn)企業(yè)的過程。主要包括鑄件工藝服務(wù)、加工制造服務(wù)以及裝配服務(wù)三個(gè)子任務(wù)，每個(gè)子任務(wù)可以分配的候選農(nóng)機(jī)制造服務(wù)，如表1所示。

表1 候選農(nóng)機(jī)制造服務(wù)Tab. 1 Candidate agricultural machinery manufacturing services

農(nóng)機(jī)任務(wù)方對(duì)農(nóng)機(jī)制造資源要求的qos指標(biāo)包括價(jià)格A1，完成時(shí)間A2以及質(zhì)量合格率A3；平臺(tái)對(duì)于農(nóng)機(jī)制造資源能耗的要求為E。農(nóng)機(jī)制造資源提供方的市場(chǎng)定位包括付款速度B1，工藝難度B2以及信譽(yù)B3。農(nóng)機(jī)任務(wù)方的10個(gè)農(nóng)機(jī)制造資源的基本qos、能耗、市場(chǎng)定位條件、參與任務(wù)次數(shù)以及學(xué)習(xí)率如表2所示。3個(gè)子任務(wù)的qot屬性、任務(wù)要求、參與次數(shù)和學(xué)習(xí)率如表3所示。平臺(tái)對(duì)于每個(gè)農(nóng)機(jī)任務(wù)的能耗要求如表4所示。改進(jìn)的NSGA-Ⅱ的相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下：種群大小為200，迭代次數(shù)為200，交叉率和突變率分別為90%和10%，M=0.5，αth=0.6，βth=0.5,γth=0.5。

表2 農(nóng)機(jī)制造資源的qos、能耗和市場(chǎng)定位Tab. 2 Qos and energy consumption and market positioning of agricultural machinery manufacturing resources

表3 農(nóng)機(jī)任務(wù)方的qot屬性和任務(wù)要求Tab. 3 Qot attributes and task requirements of agricultural machinery task party

表4 平臺(tái)的能耗要求Tab. 4 Energy consumption requirements of the platform

2.2 分析和討論

通過在運(yùn)用Python搭建的天津農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同管理平臺(tái)上對(duì)模型進(jìn)行實(shí)例化分析(如圖2所示)，求得四種不同匹配模式下的非劣解集如表5所示。

圖2 各個(gè)子任務(wù)的候選服務(wù)情況

表5 四種不同匹配模式下的非劣解集Tab. 5 Non-dominant solution set under four different matching modes

通過對(duì)比分析不難發(fā)現(xiàn)，在情況4下，所產(chǎn)生的非劣解個(gè)數(shù)均多于其他三種情況，這體現(xiàn)了既考慮學(xué)習(xí)效應(yīng)又考慮能耗的農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)組合模型的可行性和優(yōu)勢(shì)。不僅如此，對(duì)比情況2和情況4可知，在考慮學(xué)習(xí)效應(yīng)時(shí)，R21(學(xué)習(xí)率為0.72)相對(duì)于R23(學(xué)習(xí)率為0.48)的學(xué)習(xí)率較高，因此在考慮學(xué)習(xí)效應(yīng)時(shí)，R21被選擇用以完成任務(wù)T2。同時(shí)，對(duì)比情況1和情況2可知，在考慮能耗時(shí)，能耗較低的農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)組合R12、R22、R31(能耗分別為6 kW·h、4.5 kW·h、5.5 kW·h)被選擇用以完成任務(wù)。對(duì)比情況3和情況4，也會(huì)發(fā)現(xiàn)，能耗較低的R22資源亦被選擇用以完成任務(wù)。這就意味著，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，將農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈中的農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)的學(xué)習(xí)效應(yīng)以及能耗同時(shí)考慮到雙邊匹配過程中，更加符合現(xiàn)實(shí)農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈的現(xiàn)實(shí)需求并達(dá)到供應(yīng)鏈的環(huán)境績(jī)效和經(jīng)濟(jì)績(jī)效的雙贏。

3 結(jié)論

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈上的農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)單元本身通過多次參與制造任務(wù)積累經(jīng)驗(yàn)，并在信息共享交互的環(huán)境下與其他資源進(jìn)行交流學(xué)習(xí)，滿足復(fù)雜農(nóng)機(jī)制造任務(wù)的需求。為了在保障農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈的經(jīng)濟(jì)績(jī)效的基礎(chǔ)上提升其環(huán)境效益，考慮到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)資源在服務(wù)過程中具有自我學(xué)習(xí)能力的特征，本文通過考慮學(xué)習(xí)率對(duì)服務(wù)質(zhì)量的影響，建立了以農(nóng)機(jī)服務(wù)需求方、農(nóng)機(jī)服務(wù)提供方服務(wù)滿意度以及平臺(tái)能耗滿意度最大化的一對(duì)一多邊匹配模型，并以天津農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同管理平臺(tái)上某農(nóng)機(jī)覆蓋件模具生產(chǎn)為例進(jìn)行分析，分析發(fā)現(xiàn)，考慮能耗和學(xué)習(xí)效應(yīng)時(shí)所產(chǎn)生的非劣解個(gè)數(shù)最多為6個(gè)，這體現(xiàn)了既考慮學(xué)習(xí)效應(yīng)又考慮能耗的農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)組合模型的可行性和優(yōu)勢(shì)，同時(shí)，在考慮學(xué)習(xí)效應(yīng)時(shí)，學(xué)習(xí)率高達(dá)0.72的服務(wù)被選擇用以完成任務(wù)，符合平臺(tái)的實(shí)際情況。同時(shí)，在考慮能耗時(shí)，能耗較低的農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)組合(總能耗為16 kW·h)被選擇用以完成任務(wù),滿足了平臺(tái)對(duì)于節(jié)能降耗的實(shí)際需求。此外，在農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈系統(tǒng)運(yùn)行中，隨著天津農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同管理平臺(tái)的發(fā)展，更多的農(nóng)機(jī)制造任務(wù)和候選的農(nóng)機(jī)云制造服務(wù)將加入到平臺(tái)中，平臺(tái)的數(shù)據(jù)量將呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，本文所提出的模型是否能在數(shù)據(jù)量不斷增加的情況下亦能發(fā)揮作用是今后需要進(jìn)一步研究的問題。