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1. 毕业设计（论文）主要内容：
云制造以云计算为基础，融合了现有的信息化制造技术、物联网技术等智能科学技术，为用户提供安全可靠的制造全生命周期服务，然而日益复杂的制造系统使得解决调度问题变得越来越困难。
差分进化算法是一种全局并行的进化算法，其控制参数少，收敛速度快，经常用于解决最优化问题。
蜜蜂算法是一种群智能优化算法，使用随机搜索操作符，用于寻找复杂问题的最优解或近似解。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
(1) 了解云制造系统架构，了解工业云机器人基本结构和应用；(2) 理解云制造服务组合和服务调度的区别，掌握面向工业云机器人的制造服务调度系统基本架构；(3) 掌握离散差分进化算法、蜜蜂算法基本原理；(4) 掌握matlab或python编程语言以及基于制造服务调度系统的仿真设计。
(5) 查阅相关资料，阅读不少于15篇参考文献（其中近5年外文文献不少于3篇），了解智能制造车间现状；(6) 分析调度问题，建立面向工业云机器人的云制造服务调度系统模型，并以数学公式表示；(7) 针对问题模型设计混合进化算法的编码方式，变异、交叉策略以及选择操作和适应度函数，通过结合离散差分进化算法和蜜蜂算法实现快速、准确地收敛，进而得到最优调度方案；(8) 撰写不少于12000字的论文，并完成论文答辩相关工作；(9) 完成不少于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译工作；(10) 论文正文应包含不少于12幅图（包括：电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等）。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1) 第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，学习毕业设计研究内容所需理论的基础。
确定毕业设计方案，完成开题报告。
(2) 第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文文献的翻译。
4. 主要参考文献
[1] Zhou L , Zhang L , Ren L , et al. Real-time Scheduling of Cloud Manufacturing Services Based on Dynamic Data-Driven Simulation[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019:1-1.[2] 李志敏, 张伟. 基于差分进化人工蜂群算法的云计算资源调度[J]. 计算机工程与设计, 2018, 39(11):159-163.[3] Thakur S S , Singh S , Singh P , et al. Optimized Task Scheduling Using Differential Evolutionary Algorithm[M]// Advances in Computer and Computational Sciences. 2017.[4] Wang X V , Wang L , Mohammed A , et al. Ubiquitous manufacturing system based on Cloud: A robotics application[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2017, 45(C):116-125.[5] 陈海燕. 基于多群智能算法的云计算任务调度策略[J]. 计算机科学, 2014, 41(Z6):83-86.
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