云制造环境下复杂任务的服务配置方法研究

发布时间：2020-06-16 14:23

【摘要】：随着全球产业分工与协作的进一步深化,用户对产品与服务的要求越来越高,单一企业无法独自满足复杂的用户需求,众多企业通过分工与协作完成复杂制造任务成为发展趋势。然而,受限于地域和沟通不畅等原因,许多制造企业产能过剩与不足并存,行业整体配置失衡,资源利用不充分。为协作企业满足复杂用户需求与提高行业整体资源利用率,云制造这种新型网络化制造模式应运而生。复杂制造任务的服务配置是云制造模式的一个核心问题,本论文对制造资源的形式化描述、云服务评价指标体系约简、云制造子服务的优选、服务需求的配置优化以及云平台服务价格战应对等进行研究,主要内容如下:建立了制造资源形式化描述模型与参数匹配模型。在研究云制造服务运行流程的基础上,构建了以车床为代表的硬制造资源服务的形式化描述模型。从形式化描述模型中提取主要参数,针对不同类型参数的对应匹配规则进行参数匹配,汇总参数匹配结果后初选符合云服务基本功能需求的子服务,通过实例验证其可行性。构建了精炼准确的云制造服务评价指标体系。把现有的服务评价指标汇总为初始云服务评价指标体系,初步分析指标属性的相关性。通过改进K-means聚类算法对各指标评价值进行聚类,计算不同指标属性集的改进近似决策熵值,采用改进属性约简算法对云服务评价指标体系进行约简。以硬制造资源子任务的服务评价指标为例验证算法的正确性。提出了制造资源服务的子服务优选方法。在规范化处理服务评价体系指标值的基础上,采用基于最大熵的线性组合赋权方法,综合序关系分析法(G1法)和变精度粗糙集模型主、客观两种赋权法所得约简指标权重,对子服务进行评价与优选,降低了初选子服务数目众多引起的模型求解的难度和时间,最后通过实例验证了所提方法的正确性。建立了组合寻优服务模型并求解。在分析资源服务组合结构的基础上,建立了组合服务寻优模型。通过遗传算法寻优结果产生和声算法初始和声库,克服了和声算法依赖初始解和局部寻优能力较差的不足。针对子服务优选实例,分别采用遗传和声算法及初始和声算法进行求解,验证了遗传和声算法的优越性。分析了云平台资源服务的价格战的应对策略。针对云平台资源服务提供者之间潜在的价格战问题,在探讨云制造服务平台价格战的研究现状和价格分布曲线的基础上,分析了云平台服务的价格战的博弈论类型和不同博弈策略下博弈双方的收益,把子博弈完美纳什均衡作为维持定价平稳的应对策略,通过实例验证了所提策略的正确性。
【学位授予单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP393.09

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本文编号：2716156