AHP-TOPSIS 최적 집합 알고리즘과 볼드윈 효과에 기반한 클라우드 3D 프린팅 주문 작업 실행 평가

서비스 제어 요소, 제조 환경의 급격한 변화, 자원 할당 평가의 어려움, 클라우드 제조 환경에서 3D 프린팅 서비스(3DPS)에 대한 자원 최적화 등을 중심으로, 원격으로 분산된 3D 프린팅 장비 자원을 위해 최적화되고 평가된 파레토 최적 집합 알고리즘에 기반한 클라우드 3D 프린팅(C3DP) 주문 작업 실행 프로세스를 위한 지표 평가 프레임워크가 제안된다. 데이터 정규화의 다목적 방법과 결합하여, 이러한 에이전트의 동적 자율성과 분산 처리를 바탕으로 파레토 최적 집합 알고리즘에 기반한 C3DP 주문 실행을 위한 최적화 모델이 구축된다. 이 모델은候選 서비스의 자동 매칭 및 최적화와 같은 기능을 수행할 수 있으며, 파레토 최적 집합 알고리즘에 기반한 C3DP 주문 작업 실행 프로세스에서 동적이고 신뢰할 수 있다. 마지막으로, 분석 계층 프로세스 및 이상적인 해결책에 대한 유사도 기반의 선호도 기술(AHP-TOPSIS) 최적 집합 알고리즘 및 볼드윈 효과에 기반한 C3DP 주문 작업 실행 프로세스의 적용 가능성과 효과를 테스트하기 위해 사례 연구가 설계된다.