面向多任务的制造云服务组合

针对云制造系统中面向多任务的制造云服务组合问题,研究建立了问题模型并提出了求解算法.以面向单任务的制造服务组合方法为基础,融入多任务多联盟生成问题的相关假设和基本原则,建立了基于服务质量的多任务云服务组合模型.继而基于对该模型特征的分析与把握,提出基于矩阵实数编码的改进遗传算法.该算法设计了与矩阵实数编码相适应的行交叉/变异、列交叉/变异和点交叉/变异算子;同时基于对问题模型相关约束的考虑,设计了合法性修复策略.仿真实验表明,该算法能有效并以较高效率求解面向多任务的制造云服务组合问题.     

云制造特征及云服务组合关键问题研究

为实现基于知识的制造资源和制造能力的共享与协同,实现云制造系统中资源服务的增值和增效,在分析云制造典型特征后,对云制造中的资源、制造云服务、制造云的关系进行了阐述.在此基础上,设计了制造云服务管理原型系统功能结构,对基于云制造全生命周期运行的云服务组合需求进行r阐述.对云服务组合建模/描述和一致件检查、云服务关联关系、云服务组合柔性、组合网络及其动力学特性、云服务组合建模与评估、组合优选等实现云服务组合的关键问题进行了研究,为未来实现高效智能化的云制造服务管理提供理论支持.     

基于双层规划的云制造资源服务组合

为解决云制造环境下制造资源组合优选问题,构建了面向资源供应方、服务需求方以及云制造平台运营方三方利益的制造资源服务组合双层规划模型.该模型利用前景理论,建立了以时间、成本、交付物质量等为约束条件,服务质量为目标函数的上层规划模型,以及以资源供应方剩余负载为约束条件,资源利用率为目标函数的下层规划模型.最后,采用云遗传算...     

基于扩展进程代数的云制造服务组合建模与QoS评价

为解决云制造服务组合建模与形式化验证问题,在Web服务编制演算的基础上提出一种扩展了服务质量信息的进程代数XPC4CMSC,给出了XPC4CMSC的语法、操作语义,建立了顺序组合、并发组合、选择组合的活动图与XPC4CMSC描述模型,计算了三种服务组合执行的响应时间、执行费用、可靠性、可用性、物流时间和物流费用。给出了服务质量评价算法与服务组合的形式化验证方案,通过一个柔性多车间调度问题展示了该方案的执行过程。示例研究表明,基于XPC4CMSC的云制造服务组合建模及形式化验证方案是可行的。     

基于区块链的新型云制造服务选择方法

云制造模式下,随着海量制造资源的云化和用户需求的爆炸式增长,传统云制造平台在服务选择环节出现了计算能力不足、实时数据缺乏及数据安全难以保证等问题。为解决上述问题,提出一种基于区块链的新型云制造服务选择方法。该方法结合主客观权重分析技术设计分布式云制造服务选择模型,实现算力源的转移和去中心化,解决计算能力不足的问题;提出基于结果证明机制的双链区块链数据存储模型,保证云制造过程中不同时间段产生的合约数据和交付数据的实时性和安全性。实验结果表明,该方法能够同时提高云制造服务选择的速度和质量,并实现云制造数据实时且安全的存储,从而大幅提升生产制造效率。     

基于场景识别的云制造服务推荐

为了更好地挖掘和组织云制造服务系统中的服务组合场景信息,并据此建立高效的服务推荐算法以辅助用户创建服务组合,提出基于场景识别的云制造服务推荐模型。模型首先对原始服务组合描述进行功能信息重构;然后基于得到的场景综合描述对服务组合进行应用场景聚类,并为各场景建立加权服务库;最后通过识别用户需求的场景类别,借助各场景加权服务库进行服务推荐。通过实际数据集上的实验结果证明,该方法在推荐效果上有很大提升。     

基于区块链的制造服务可信交易方法

云制造模式下,制造服务交易过程中的供需双方信任问题亟需解决。区块链作为一种分布式共享总账技术,其发展得到了产业界和学术界的广泛关注。针对当前云制造服务平台制造服务交易过程中存在的安全和信任问题,提出一种基于区块链的制造服务可信交易方法,重点研究多链数据存储架构、动态QoS评估方法和共识算法设计等关键技术,设计了基于智能合约的制造服务匹配及交易流程。实验结果表明,基于区块链的制造服务可信交易方法在保证交易信息的开放性、安全性以及企业信息的隐私性的同时,可以自适应地完成制造服务组合与资源匹配,有效提高云制造服务平台的可信度和系统的整体效率。     

制造云服务智能搜索与匹配方法

为高效地从已发布的制造云服务中搜索到满足要求的服务,实现与请求服务的准确匹配,在对制造云服务进行形式化描述的基础上,提出一种智能化的制造云服务搜索与匹配方法。该方法主要包括两部分：根据服务的类型和状态信息,快速过滤发布端服务,得到初步的候选服务集合;通过对请求端与发布端服务进行功能属性、非功能属性匹配,从候选服务集合中筛选出具有最高匹配度的制造云服务。实例分析和比较研究说明,相对于已有的服务匹配方法,该方法可行有效,不仅能实现制造云服务的高效搜索与准确匹配,而且对推动云制造技术的发展与应用具有重要意义。     

云制造环境下基于QoS感知的云服务选择模型

为解决云制造环境下的服务选择问题,提出一种基于服务质量感知的云服务选择模型,建立了QoS信息感知和量化机制,针对不诚实评价问题提出信息校正方法,根据变精度粗糙集理论计算服务质量评价指标的权重,与用户设定的权重相结合,利用制造云服务选择算法取得服务质量综合性能排序。实验结果表明,该模型能够准确地为用户选择最佳服务。     

制造云服务的按需供应模式及其关键技术

针对云制造环境下制造云服务的特点,在分析制造云服务按需供应相关研究存在的一些不足的基础上,提出制造云服务按需供应模式的架构,基于提出的客户需求分离点将云服务按需供应模式分为按需求提供、按需求组合、按需求设计和按需求研发四类子模式.从整个供应流程的角度分析了云服务按需供应模式的过程模型,建立了按需供应模式涉及的主要关键技术的技术体系.着重研究了多维度的云服务检索与匹配、人机交互式的云服务组合两个基本关键技术.开发了一个面向模具行业的云服务按需供应中心,通过实际案例验证了该云服务按需供应方法的可行性和有效性.     

基于协同效应的并行制造云服务组合算法

为了解决并行结构下制造云服务的组合优化问题,从协同效应的角度提出一种基于反向和局部学习的蚁群算法。该算法以服务质量作为信息素构建协同效应评价模型,求解并行服务的协同效应值,作为启发函数参数。利用协同关系矩阵计算组合协同效应值,并将其与组合服务质量相结合,求解综合评价值最高的服务组合。实验结果表明,该算法能有效求解并行制造云服务的组合优化问题,并能较快地得到最优解。     

制造云服务组合的自适应异常处理框架

针对云制造环境下服务组合的自适应异常处理问题,从环境感知的角度对导致制造云服务组合QoS变化的异常情况进行了分析,并提出了相应的自适应调整机制,在此基础上构建了一种制造云服务组合的自适应异常处理框架。该框架能够自动地产生与需求相匹配的异常恢复策略,并将用户的不同异常恢复请求与制造云服务组合相结合。最后,提出了一个云服务组合实例来证明该框架的可行性。     

基于NSGA-Ⅱ的云制造物流服务方案设计研究

针对云制造系统中物流服务方案设计不足的问题,分析了云制造物流服务特点,以运营成本、运输成本和碳排放量最小化为目标建立数学模型,并利用非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对数学模型进行求解。以某区域汽车配件生产服务企业为例进行验证,结果表明,基于NSGA-Ⅱ的云制造物流服务方案设计方法合理、有效,为解决云制造物流服务问题提供了理论依据。     

基于服务满意度的云制造服务综合信任评价模型

为有效量化云制造服务共享平台中企业间的合作信任关系,分析了共享平台的运营模式,提出了一种综合考虑服务满意度与服务满意度波动性的服务综合信任评价模型。首先,建立评价指标体系量化服务满意度,以时间衰减函数表征服务满意度随时间的变化关系;然后,利用虚拟资源包的历史服务满意度信息,提出计算全局服务满意度的方法;最后,以服务满意度波动大小作为奖惩依据对全局服务满意度进行修正,得到虚拟资源包的服务综合信任值。数值实验验证了该模型使用的时间衰减函数和奖惩机制的可行性以及对监测企业提供不稳定服务的有效性。     

基于MapReduce和多目标蚁群算法的制造云服务动态选择算法

基于云计算技术和云服务技术研究了云服务的动态选择问题,给出了云制造服务层次化模型,提出了一种基于MapReduce和多目标蚁群算法的制造云服务动态选择算法(CSSMA)。依据CSSMA设计了多目标蚁群算法、Map函数、Reduce函数和优化策略等,并将其分布式并行运行于制造云平台中。仿真实验结果表明:CSSMA具备良好的处理大规模问题的能力,适用于制造云服务动态选择问题的求解。     

考虑稀缺服务与质量损失云制造服务组合问题

云制造是一种实现制造资源和能力流通的先进制造模式,而云制造服务组合是云制造中的一个关键问题.云制造平台上的部分高端制造服务具有稀缺性,在面向复杂重型装备的制造服务中尤其如此.同时,云制造过程中由于生产环境的波动而导致的产品质量损失不可忽略.考虑上述情况,在基于帕累托包络的选择算法(PESA2)的基础上,提出一个改进的双目标云制造服务组合模型及基于距离的自适应PESA2算法(DA-PESA2).该模型考虑制造服务的稀缺性,并将产品质量损失和生产过程中的可持续性过程指标纳入模型.在DA-PESA2算法中,基于距离的自适应机制能更好地兼顾服务质量和可持续性两个目标.实验的结果及各项指标均表明,DA-PESA2算法在寻找高质量的服务组合解方面具有良好的性能.     

基于OWL-S的云制造服务语义匹配方法

针对云制造服务在匹配过程中的多样性、异构性、动态性和多约束性等特点,建立一种基于Web服务本体描述语言的云制造服务输入、输出、前提、效果匹配模型,研究了该模型匹配的参数匹配、属性匹配和综合匹配三个阶段。针对参数匹配过程中本体概念参数和约束条件参数的匹配度量化问题,给出结合语义相似度和基于蕴涵关系推理的量化方法及匹配算法。通过应用实例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于可靠性可信性分析的云制造服务组合优化

针对不稳定的制造实体可靠性和服务信誉给新时代制造带来的影响,分析了云制造服务可靠性和可信性,将服务可靠度和可信度、组合复杂度和协同度与执行时间和费用相结合,构建了一种新的服务质量(QoS)评价模型;并通过加权相对偏差评价服务组合性能,提出一种熵增强粒子群优化算法(EEPSO),再引入正态云以提高算法前期全局搜索能力和后...     

面向装备制造行业的云制造服务需求与资源响应模型

针对制造服务资源在制造商搜索、获取、匹配、交易、使用过程中的多样性、动态性、离散性等特点,提出了一种云制造服务资源集聚机制与新的商业模式,建立了面向装备制造行业的云制造服务需求与资源响应模型,并采用直觉梯形模糊集匹配算法进行求解。通过某风电设备的云制造服务应用验证了该模型的可行性,研究成果为促进装备制造服务化发展提供了一种先进实用的方法和关键技术。