云制造环境下信誉度服务组合算法研究
本文选题：云制造 + 服务组合 ； 参考：《小型微型计算机系统》2017年08期
【摘要】：时间、成本和质量是云制造服务的关键属性,也是影响用户对云制造服务组合信誉度评价的核心要素,为了使云制造服务组合更好地满足用户的需要,提出一种基于综合信誉度的云制造服务组合算法.算法从用户对时间、成本和质量等属性的重视度和期望值综合得出服务组合的信誉度,通过调整属性权重值达到多目标优化的目的.本文算法基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC),并引入禁忌搜索思想加以改进:首先,分析云制造服务质量主要评价指标,建立云制造服务组合的信誉度函数作为ABC算法食物源的适应度函数;其次,把服务需求者的需求条件作为算法约束条件;最后,在ABC算法中引入了禁忌搜索的思想进行改进.实验表明,本算法在云制造服务组合具有较好的可行性.
[Abstract]:Time, cost and quality are the key attributes of cloud manufacturing services, and also the core factors that affect the reputation evaluation of cloud manufacturing service composition. In order to make the cloud manufacturing service composition better meet the needs of users, A cloud manufacturing service composition algorithm based on comprehensive reputation is proposed. The algorithm synthesizes the reputation of service composition from the importance and expectation of the attributes such as time, cost and quality, and achieves the purpose of multi-objective optimization by adjusting the attribute weight. This algorithm is based on artificial Bee colony algorithm and introduces Tabu search to improve the algorithm. Firstly, the main evaluation indexes of cloud manufacturing service quality are analyzed. The reputation function of cloud manufacturing service composition is established as the fitness function of the food source of ABC algorithm. Secondly, the requirement of service demanders is taken as the constraint condition of the algorithm. Finally, the idea of Tabu search is introduced to improve the ABC algorithm. Experiments show that this algorithm is feasible in cloud manufacturing service composition.
【作者单位】： 杭州电子科技大学机械工程学院;杭州电子科技大学信息工程学院;杭州电子科技大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61272129)资助 浙江省自然科学基金项目(LR13F020002)资助 浙江省2015年度高等教育教学改革项目(jg2015225)资助
【分类号】：TP301.6;TP393.09
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，本文编号：2020747
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