3D打印数学模型的验证分析

以某区域 3D 打印产品生产服务企业为例，云制造服务系统中 10 家生产服务企业皆满足云请求者（服务需求者）需求，种群中生产服务企业路径情况，使用非支配排序遗传算法，即 NSGA-Ⅱ算法，计算后有 5 家企业作为最优方案，优化后生产服务企业路径情况，5 家生产服务企业即企业 A~企业 E（G=5）分布在不同地点，观察它们之间的距离和生产率；每个生产服务企业均由 3 种物流服务（J=3）执行配送任务，分别为江淮帅铃轻型货车（轻型汽运）、福田瑞沃中型货车（中型汽运）和三一重卡重型货车（重型汽运），运输车辆数量若干，各生产服务企业物流服务运输费用、时间和碳排放量，表格中三组数字依次表示每辆车运输费用（单位：元/吨/公里）、时间（单位：小时）和碳排放量（单位：千克）。货物发出端与到达端处拥有若干装卸工人、叉车和龙门吊，且有相应作业人员若干名。客户可接受最大成本为 15000 元。 

算例求解分析 

利 用 MATLAB  R2016a 在 Inter （ R ）   Core （ TM ）i7.4790S/3.20GHz/4.00GB/Windows 7 环境中编程实现对基于 NSGA-Ⅱ算法的云制造环境下 3D 打印个性化定制产品云制造物流服务方案数学模型进行优化求解。

算法求解模型的参数设置如下：在 NSGA-Ⅱ算法中，种群规模大小 N=100，云制造物流服务方案的目标函数数量 M=3，交叉操作概率 Pc=0.85，变异操作概率Pm=0.15，最大迭代次数 Genmax=200。