检索结果-南通市图书馆

软件学报 2018年第11期29卷 3355-3373页

作者：章振杰张元鸣徐雪松高飞肖刚浙江工业大学机械工程学院浙江杭州310023 浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

云制造(cloud manufacturing,简称CMfg)模式下,制造任务和制造服务都处于动态变化的环境中,制造服务组合的动态适应能力问题亟待解决.针对这一问题,以制造任务和制造服务的匹配关系为基础,构建了制造任务-制造服务动态匹配网络(dynamic ... 详细信息

云制造(cloud manufacturing,简称CMfg)模式下,制造任务和制造服务都处于动态变化的环境中,制造服务组合的动态适应能力问题亟待解决.针对这一问题,以制造任务和制造服务的匹配关系为基础,构建了制造任务-制造服务动态匹配网络(dynamic matching network,简称DMN)理论模型,在此基础上提出了一种三阶段的制造服务组合自适应方法(three-phase manufacturing service composition self-adaptive approach,简称TPMSCSAA).第1阶段通过负载队列模型对QoS进行动态评估,以负载和动态QoS为优化目标,将最优制造服务组合问题转化为制造服务网络中最短路径的搜索,实现制造服务的动态调度;第2阶段对不同类型的制造任务和制造服务变更进行实时获取,同步更新制造任务网络和制造服务网络;第3阶段触发动态调度算法,完成动态匹配边的重构.最后,通过对电梯设计服务组合的实验仿真,验证了方法的可行性和有效性.

关键词：动态匹配网络制造服务组合自适应变更动态调度负载队列动态QoS

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能力受限下制造服务组合的多目标优化方法

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计算机集成制造系统 2023年

作者：罗贺吴萍王博蔡智明合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室珠海格力电器股份有限公司计算机中心合肥工业大学管理学院澳门城市大学数据科学学院

为了解决受制造任务种类多、制造服务跨地域和服务能力受限等特点影响的服务组合优化问题，提出服务能力受限下制造服务组合的多目标优化方法。该方法考虑异构任务的分解、原子任务的纵向执行顺序和横向处理顺序、制造服务跨地域分布和... 详细信息

为了解决受制造任务种类多、制造服务跨地域和服务能力受限等特点影响的服务组合优化问题，提出服务能力受限下制造服务组合的多目标优化方法。该方法考虑异构任务的分解、原子任务的纵向执行顺序和横向处理顺序、制造服务跨地域分布和能力受限因素等约束，以最小化最大完成时间和最小化总成本为目标构建多目标优化模型；针对该问题的特点，提出基于启发式搜索的非支配排序算法（Heuristic Search Based Non-dominated Sorting GeneticAlgorithm Ⅱ，HSNSGA-Ⅱ），在初始化种群、交叉和变异阶段引入启发式搜索机制，能够提高算法的搜索质量。通过与3种常用启发式算法的对比实验，验证了HSNSGA-Ⅱ的有效性，并通过应用案例分析进一步验证了HSNSGA-Ⅱ的实用性。

关键词：制造服务组合多目标优化服务能力受限非支配排序算法启发式搜索

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云制造背景下制造服务封装与优化配置方法研究

云制造背景下制造服务封装与优化配置方法研究

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作者：庄志尧华南理工大学

学位级别：硕士

云制造作为一种新兴的面向服务的网络化制造模式,通过服务匹配、服务优化选择等,实现企业间制造资源的高效共享与协同制造,为用户提供可随时获取、按需配置且优质廉价的制造服务。本文考虑云制造背景下制造资源的异构性特征、服务需求... 详细信息

云制造作为一种新兴的面向服务的网络化制造模式,通过服务匹配、服务优化选择等,实现企业间制造资源的高效共享与协同制造,为用户提供可随时获取、按需配置且优质廉价的制造服务。本文考虑云制造背景下制造资源的异构性特征、服务需求的复杂性与多样性特征,对云制造平台中制造资源的服务化封装、制造服务优化配置等问题进行研究,主要研究内容如下:(1)针对云制造背景下制造资源多样、异构和复杂的特点,提出一种基于扩展OWLS(Ontology Web Language for Services,OWL-S)的云制造服务封装方法,根据制造资源的特征与模型需求,构建物理制造资源的形式化描述模型,将制造资源抽象描述为制造能力。并采用扩展OWL-S制造服务描述语言并结合本体建模技术进行语义化描述与服务化封装,最终达到消除语义异构和屏蔽制造资源底层属性细节的目的。本文以某立式数控钻床为例,验证制造资源的服务化封装方法。(2)针对云制造背景下制造服务数量多、服务搜索规模大、服务描述文本短等特性,以及现有服务发现方法仅考虑服务文档本身的语义等问题,采用一种基于Biterm主题模型(Biterm Topic Model,BTM)的制造服务发现方法,利用BTM挖掘服务文档潜在语义信息,结合数值区间匹配方法确定与用户服务请求相似度最高的候选服务集合。(3)针对云制造模式下多任务并发的制造服务组合优化需求,构建以实现多任务下服务资源均衡分配为目标的整体优化策略,并建立对应的数学模型,同时针对该数学模型设计一种基于改进人工蜂群算法的求解算法。该算法具备基本人工蜂群算法良好的探索能力,同时引入阈值接受策略和混沌优化策略,提高了遍历解空间的能力,避免了出现早熟收敛问题。此外通过改进轮盘赌策略提高算法收敛速度且避免陷入局部最优。数值仿真实验表明,相较于传统先来先服务的单任务优化策略,多任务整体优化策略能更好对制造服务进行均衡配置,所提改进人工蜂群算法也具备较好的收敛性能和寻优性能。(4)基于上述研究内容,搭建了云制造平台应用原型系统,对本文的服务发现方法和多任务并发的制造服务组合方法进行了验证。

关键词：云制造服务封装服务发现制造服务组合优化算法

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基于智能算法的云制造资源优化研究

基于智能算法的云制造资源优化研究

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作者：朱华瑜南京邮电大学

学位级别：硕士

目前,云制造作为云计算、物联网、人工智能等先进技术融合的产物,已经对制造业产生了深远的影响。云制造不仅引起了学术界的广泛关注,同时政府和工业界也都投入了大量的资金对其展开研究,并已经在制造服务组合、车间调度、资源配置、物... 详细信息

目前,云制造作为云计算、物联网、人工智能等先进技术融合的产物,已经对制造业产生了深远的影响。云制造不仅引起了学术界的广泛关注,同时政府和工业界也都投入了大量的资金对其展开研究,并已经在制造服务组合、车间调度、资源配置、物流管理等应用层面取得了一定的成果,其理论和方法研究具有重要的学术和应用价值。在云制造模式下,制造资源不仅能够实现更大范围的共享,也能够在提高制造资源利用率的同时降低生产制造的成本。本文针对云制造中多目标情况下的云制造服务组合优化问题和动态高维制造资源的调度问题进行了研究。创造性的研究成果主要有:（1）针对制造服务零散化以及服务功能性单一的问题,本文对云制造服务组合进行研究。鉴于云制造服务组合在实际情况中出现的多个优化目标问题,建立了多目标云制造服务组合优化模型,考虑了成本、时间、服务质量和能耗4个指标,提出了评估损失函数调优规则。通过问题分析,提出了一种基于变邻域搜索的快速自适应网格多目标服务组合算法。该算法不需要人为设置邻域搜索范围的大小,并且可自动利用所设置的网格删除大量被支配的个体。仿真结果表明,该算法有效改善了优化多目标时寻找帕累托解集不均匀的问题,提高了云制造服务组合的速度和精准性。（2）针对制造过程中资源动态分布且难以优化的问题,本文对云制造动态资源调度进行研究。鉴于云制造资源调度在实际情况中存在任务安排不当与资源浪费的问题,建立了云制造环境下的动态生产资源调度优化模型,并设计了制造模糊评估规则。通过问题分析,在强化学习算法的基础上,提出了一种基于禁忌搜索的深度强化学习资源调度算法。该算法通过黑名单管理机制控制了采样的空间,并通过自适应基线值的定义使得良性动作和恶性动作更容易被区分。仿真结果表明,该算法有效改善了智能体无意义重复采样的问题,保证了云制造生产过程中动态资源调度的时效性,提高了对制造资源的利用率。

关键词：云制造资源优化制造服务组合多目标优化深度强化学习

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