云制造环境下任务资源分配与调度优化方法研究
发布时间：2022-07-20 13:40
国家提出“中国制造2025”计划,使得先进的制造技术更受学术界和工业界重视。“中国制造2025”计划旨在通过“创新、绿色”为指导方针,结合新技术、新理念来提高中国的制造业。随着“互联网+”和制造业的融合,使得云制造也更受瞩目,云制造通过融合物联网、大数据等信息化技术来对传统的制造模式进行升级。云制造平台的运营将会面对海量的数据接入和管理,以及高并发的制造资源服务请求和新模式下新的调度问题等。论文在国家自然基金课题的支持下对以下几个方面对云制造进行了研究:首先,分析了我国制造业目前面临的问题,阐述了云制造产生的背景。总结了云制造目前的国内外的研究现状,通过对云制造领域已有理论的分析,提出了本论文要研究的问题。其次,对云制造平台中的制造资源虚拟化进行了研究,总结了云制造资源的基本特征,并在物理资源和软资源两个大类对制造资源进行的分类。在此基础上提出了一个云制造资源虚拟化框架,并构建了制造资源服务模型和云制造服务请求模型。再次,针对如何高效处理云制造服务平台中大规模时序并发的制造服务请求这一问题,提出了一种面向服务响应时间的制造服务请求分段算法,和基于关联区域的制造服务资源分配算法,从而改善...
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究的背景和意义
1.2 国内外的研究现状
1.2.1 云制造理论研究现状
1.2.2 云制造资源虚拟化研究现状
1.2.3 云制造资源的优化配置方法研究现状
1.2.4 云制造调度问题研究现状
1.3 课题的来源
1.4 论文结构和主要的研究内容
第2章 云制造资源虚拟化
2.1 云制造资源的基本特征
2.2 云制造资源的分类
2.3 云制造资源虚拟化框架
2.3.1 制造资源云服务模型
2.3.2 云制造服务请求模型
2.4 本章小结
第3章 云制造环境下大规模时序并发制造服务请求的资源优化配置
3.1 大规模时序并发制造服务请求的问题描述
3.2 制造任务分解方法
3.3 面向服务响应时间的制造服务请求分段算法
3.4 制造任务相似性距离
3.5 基于关联区域的制造服务资源分配算法
3.6 实例测试与分析
3.6.1 综合服务质量
3.6.2 测试与分析
3.7 本章小结
第4章 云制造环境下制造任务多目标调度优化
4.1 云制造环境下多目标调度问题描述
4.1.1 目标函数
4.1.2 约束条件
4.2 NS-PSO算法
4.2.1 编码和解码
4.2.2 种群初始化
4.2.3 速度和位置更新
4.2.4 全局最优解集更新
4.2.5 算法流程
4.3 实例测试与算法分析
4.3.1 实例测试
4.3.2 基准问题测试
4.4 本章小结
第5章 云制造调度平台实现及案例应用
5.1 云制造调度平台概述
5.1.1 系统架构
5.1.2 功能模块
5.2 云制造调度平台实现及实例测试
5.2.1 设备管理模块
5.2.2 调度实例运行测试
5.3 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]智慧制造云中大数据技术的研究、实践与思考[J]. 李伯虎. 软件和集成电路. 2017(08)
[2]云制造调度问题研究综述[J]. 周龙飞,张霖,刘永奎. 计算机集成制造系统. 2017(06)
[3]基于分层任务网络的云制造任务分解方法[J]. 刘明周,王强,凌琳. 中国机械工程. 2017(08)
[4]云制造服务质量评价[J]. 贺可太,朱道云. 计算机集成制造系统. 2018(01)
[5]面向云制造的混流混合车间调度问题[J]. 鲁建厦,胡庆辉,董巧英,汤洪涛. 中国机械工程. 2017(02)
[6]云智慧云制造——“互联网+制造业”的一种智造模式和手段[J]. 李伯虎. 重型汽车. 2016(06)
[7]云制造服务评价理论与方法研究综述[J]. 胡艳娟,武理哲,张霖,王尧,常幸福,石超. 计算机集成制造系统. 2017(03)
[8]云制造环境下设备资源的多目标优化选择[J]. 易安斌,姚锡凡,周宏甫,张存吉. 计算机集成制造系统. 2017(06)
[9]云制造资源虚拟化描述模型及集成化智能服务模式研究[J]. 汤华茂,郭钢. 中国机械工程. 2016(16)
[10]云制造环境下设备资源服务化封装方法研究[J]. 易安斌,周宏甫. 组合机床与自动化加工技术. 2016(05)
博士论文
[1]云制造环境下资源建模及其匹配方法研究[D]. 朱李楠.浙江工业大学 2014
[2]大规模需求环境下基于服务模式的服务组合优化方法[D]. 王显志.哈尔滨工业大学 2014
硕士论文
[1]云制造环境下车间生产加工能力云服务化研究[D]. 张星.哈尔滨理工大学 2017
[2]云制造模式下的云资源服务优化调度研究[D]. 郑卫.浙江大学 2015
[3]云制造环境下制造资源的优化匹配研究[D]. 朱哲岐.重庆大学 2014
[4]云制造资源优化配置研究[D]. 宋文艳.重庆大学 2013
本文编号：3664102
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究的背景和意义
1.2 国内外的研究现状
1.2.1 云制造理论研究现状
1.2.2 云制造资源虚拟化研究现状
1.2.3 云制造资源的优化配置方法研究现状
1.2.4 云制造调度问题研究现状
1.3 课题的来源
1.4 论文结构和主要的研究内容
第2章 云制造资源虚拟化
2.1 云制造资源的基本特征
2.2 云制造资源的分类
2.3 云制造资源虚拟化框架
2.3.1 制造资源云服务模型
2.3.2 云制造服务请求模型
2.4 本章小结
第3章 云制造环境下大规模时序并发制造服务请求的资源优化配置
3.1 大规模时序并发制造服务请求的问题描述
3.2 制造任务分解方法
3.3 面向服务响应时间的制造服务请求分段算法
3.4 制造任务相似性距离
3.5 基于关联区域的制造服务资源分配算法
3.6 实例测试与分析
3.6.1 综合服务质量
3.6.2 测试与分析
3.7 本章小结
第4章 云制造环境下制造任务多目标调度优化
4.1 云制造环境下多目标调度问题描述
4.1.1 目标函数
4.1.2 约束条件
4.2 NS-PSO算法
4.2.1 编码和解码
4.2.2 种群初始化
4.2.3 速度和位置更新
4.2.4 全局最优解集更新
4.2.5 算法流程
4.3 实例测试与算法分析
4.3.1 实例测试
4.3.2 基准问题测试
4.4 本章小结
第5章 云制造调度平台实现及案例应用
5.1 云制造调度平台概述
5.1.1 系统架构
5.1.2 功能模块
5.2 云制造调度平台实现及实例测试
5.2.1 设备管理模块
5.2.2 调度实例运行测试
5.3 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]智慧制造云中大数据技术的研究、实践与思考[J]. 李伯虎. 软件和集成电路. 2017(08)
[2]云制造调度问题研究综述[J]. 周龙飞,张霖,刘永奎. 计算机集成制造系统. 2017(06)
[3]基于分层任务网络的云制造任务分解方法[J]. 刘明周,王强,凌琳. 中国机械工程. 2017(08)
[4]云制造服务质量评价[J]. 贺可太,朱道云. 计算机集成制造系统. 2018(01)
[5]面向云制造的混流混合车间调度问题[J]. 鲁建厦,胡庆辉,董巧英,汤洪涛. 中国机械工程. 2017(02)
[6]云智慧云制造——“互联网+制造业”的一种智造模式和手段[J]. 李伯虎. 重型汽车. 2016(06)
[7]云制造服务评价理论与方法研究综述[J]. 胡艳娟,武理哲,张霖,王尧,常幸福,石超. 计算机集成制造系统. 2017(03)
[8]云制造环境下设备资源的多目标优化选择[J]. 易安斌,姚锡凡,周宏甫,张存吉. 计算机集成制造系统. 2017(06)
[9]云制造资源虚拟化描述模型及集成化智能服务模式研究[J]. 汤华茂,郭钢. 中国机械工程. 2016(16)
[10]云制造环境下设备资源服务化封装方法研究[J]. 易安斌,周宏甫. 组合机床与自动化加工技术. 2016(05)
博士论文
[1]云制造环境下资源建模及其匹配方法研究[D]. 朱李楠.浙江工业大学 2014
[2]大规模需求环境下基于服务模式的服务组合优化方法[D]. 王显志.哈尔滨工业大学 2014
硕士论文
[1]云制造环境下车间生产加工能力云服务化研究[D]. 张星.哈尔滨理工大学 2017
[2]云制造模式下的云资源服务优化调度研究[D]. 郑卫.浙江大学 2015
[3]云制造环境下制造资源的优化匹配研究[D]. 朱哲岐.重庆大学 2014
[4]云制造资源优化配置研究[D]. 宋文艳.重庆大学 2013
本文编号：3664102
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