云制造资源服务组合优化选择问题研究

发布时间：2017-10-12 08:10

  本文关键词：云制造资源服务组合优化选择问题研究

  更多相关文章： 云制造 资源服务组合 优化选择 多目标优化算法 综合评估

【摘要】：云制造是一种面向服务、高效低耗和基于知识的网络化、敏捷化制造新模式。它是传统制造模式和系统的拓展和延伸,融合了云计算、物联网、虚拟化、服务化、高性能计算和人工智能等技术,将各类制造资源和制造能力进行虚拟化和服务化封装。资源服务组合用于执行单一资源服务无法完成的制造任务,而选择最优的资源服务组合成功执行制造任务是实现云制造环境下资源增值的关键性问题之一。资源服务组合优化选择问题是一个典型的NP-hard组合优化问题,具有多极值、非线性、多目标和不确定性的特点。而对云制造资源服务组合优化问题的求解,现有研究思想主要是将多目标优化问题转换为单目标优化问题,从而利用成熟的单目标优化算法进行求解。然而这种转换方法存在很多缺陷和不足,使得用户很难获取全局最优的资源服务组合。所以本文直接采用多目标优化算法对云制造资源服务组合优化选择问题进行求解,主要研究内容如下:(1)云制造资源服务化封装。首先在分析云制造资源的特点和资源模型需求的基础上对资源进行分类,并以制造设备资源为例进行了形式化描述;然后将描述信息映射为一个用于虚拟化的类模板,并给出了一种制造设备资源服务化封装方法;最后通过一个实例验证了该方法的可行性和便捷性。(2)云制造资源服务组合建模。首先对云制造资源服务组合优化选择问题进行了详细探讨;然后分析了资源服务的属性指标,并给出资源服务组合属性指标值的计算方法;最后构建以时间、成本、满意度为目标的资源服务组合优化选择问题的多目标数学模型。(3)云制造资源服务组合优化选择方法。首先分析了传统多目标优化问题求解方法的缺陷和不足,提出采用多目标优化算法对云制造资源服务组合进行优选;然后对改进的NSGA-II实现流程进行了具体说明;最后通过一个算例模型进行求解与分析,并通过与其他几种算法的对比,验证了该算法用于求解云制造资源服务组合的可行性和高效性。(4)云制造资源服务组合的综合评估。首先建立了云制造资源服务组合六层属性指标体系评估模型,并确定了属性值预处理方法;然后采用了层次分析法和熵值法相结合的组合赋权法计算权重系数;最后将组合赋权法应用于改进的TOPSIS和VIKOR方法中,通过实例验证了将这两种方法用于云制造资源服务组合综合评估的可行性。
【关键词】：云制造 资源服务组合 优化选择 多目标优化算法 综合评估
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-24
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-20
• 1.2.1 云制造研究现状13-18
• 1.2.2 服务组合18-19
• 1.2.3 服务组合优化选择19-20
• 1.3 研究问题的提出20-21
• 1.4 论文结构及研究内容21-23
• 1.5 本章小结23-24
• 第二章 云制造资源服务化封装方法研究24-35
• 2.1 云制造资源的特征及资源模型需求24-26
• 2.1.1 云制造资源的特征24-25
• 2.1.2 资源模型需求25-26
• 2.2 云制造资源分类26-27
• 2.3 制造设备资源形式化描述模型及实例27-31
• 2.3.1 制造设备资源形式化描述27-30
• 2.3.2 制造设备资源描述实例30-31
• 2.4 制造设备资源的服务化封装31-34
• 2.4.1 开发平台和工具的选择31-32
• 2.4.2 制造设备资源服务化封装方法32-33
• 2.4.3 制造设备资源服务化封装实例33-34
• 2.5 本章小结34-35
• 第三章 云制造资源服务组合优化选择问题的建模35-47
• 3.1 云制造资源服务组合优化选择问题分析35-37
• 3.2 云制造资源服务的属性指标37-38
• 3.3 云制造资源服务组合的属性指标值计算方法38-40
• 3.4 云制造资源服务组合优化选择问题的数学模型40-42
• 3.4.1 多目标优化问题描述方法40-41
• 3.4.2 云制造资源服务组合优化选择问题的多目标数学模型41-42
• 3.5 实例模型42-46
• 3.6 本章小结46-47
• 第四章 云制造资源服务组合优化选择问题的求解方法47-60
• 4.1 资源服务组合优化选择问题的求解方法分析47-48
• 4.2 Pareto最优解48-50
• 4.3 改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法50-56
• 4.3.1 带精英策略的快速非支配排序遗传算法50-51
• 4.3.2 基于分级策略的快速非支配排序51-53
• 4.3.3 基于拥挤距离的排序53-54
• 4.3.4 NSGA-II的改进措施54
• 4.3.5 INSGA-II的计算流程54-56
• 4.4 实例求解与分析56-59
• 4.5 本章小结59-60
• 第五章 云制造资源服务组合的综合评估60-76
• 5.1 云制造资源服务组合评估模型60-61
• 5.2 云制造资源服务组合各项属性指标值的预处理61-63
• 5.3 基于层次分析法和熵值法的组合权重计算方法63-67
• 5.3.1 层次分析法63-65
• 5.3.2 熵值法65-66
• 5.3.3 层次分析法与熵值法相结合的组合赋权法66-67
• 5.4 云制造资源服务组合的评估方法67-71
• 5.4.1 基于改进TOPSIS的多属性决策方法67-69
• 5.4.2 基于VIKOR方法的多属性决策方法69-71
• 5.5 实例分析71-75
• 5.5.1 权重系数的计算71-72
• 5.5.2 基于ITOPSIS方法的云制造资源服务组合的综合评估72-73
• 5.5.3 基于VIKOR方法的云制造资源服务组合的综合评估73-74
• 5.5.4 两种评估方法的对比分析74-75
• 5.6 本章小结75-76
• 总结与展望76-78
• 1 全文总结76-77
• 2 研究展望77-78
• 参考文献78-86
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果86-87
• 致谢87-88
• 附件88

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本文编号：1017601