基于三次匹配的语义Web服务发现模型

针对传统Web服务发现机制UDDI存在之不足,提出一种基于OWL-S的Web服务发现模型,其特点是对请求服务与发布服务的功能属性、基本描述、质量属性依次进行匹配.在服务功能属性的匹配中,通过引入关系数据库,将服务功能属性的匹配转换为关系数据库的简单查询与选择操作,节省了服务匹配时间;在服务基本描述的匹配中通过过滤与请求服务无关的服务,缩小了服务匹配范围;在服务质量属性的匹配中,通过分析服务的主要QoS属性,可使服务请求者在服务质量不同的待选服务中发现所期待的服务.     

基于本体描述逻辑的云制造服务匹配方案

为了实现云制造环境下资源服务的增值和增效的目的,阐述了云制造的典型特征及云制造服务匹配的意义后,针对处理OWL-S语义描述云制造服务的问题,从服务请求及服务结果匹配两个核心方面入手,提出了一种基于本体描述逻辑(DL)的云制造服务匹配方案,并对该匹配方案中的各个阶段进行阐述,有效地提高了服务匹配的查全率和查准率。最终通过与传统关键字匹配方案和基于本体描述逻辑包含性检测的服务匹配方案进行比较分析,实验结果证明了文中提出的匹配方案具有很好的可行性和有效性。     

基于业务流程的制造云服务组合模型

为了提高云制造系统中制造云服务的组合成功率,实现组合云服务与用户业务需求的准确匹配,在对制造云服务、流程节点任务、云服务的可组合性和流程匹配进行形式化描述的基础上,提出一种基于业务流程的制造云服务组合模型。该模型由业务流程引擎、业务流程、选择逻辑、评估逻辑、监控逻辑、知识库和原子云服务集构成,在功能匹配的基础上,对候选服务的可组合性进行检查,结合负载、服务质量(QoS)和业务流程信息,选择合适的云服务,并将其挂接在业务流程上实现制造云服务的组合。对制造云服务的组合流程进行了详细描述,并给出云服务组合的实现方法。实例分析表明,该模型能够有效地选择满足业务需求的云服务实体并进行组合,从而提高制造云服务的组合成功率,保障用户制造活动的顺利进行。     

制造资源耦合映射与模糊匹配技术研究

针对云制造中云制造服务资源匹配映射多种模式并存,云制造服务资源与云制造资源需求间相互影响且映射关系复杂,导致缺少有效云制造服务资源匹配方法.在综合考虑云制造资源需求间相互影响的基础上,提出了云制造服务资源匹配模型,利用模糊积分度量用户云制造资源需求与云制造服务资源间的匹配程度,提出了基于模糊积分的云制造服务资源匹配方法.通过基于模糊积分的云制造服务资源匹配方法,计算获得云制造服务资源对云制造资源需求的匹配度,为制造云中的终端用户提供按需、自助、敏捷的云制造服务资源智能匹配技术.最后,以中小模具企业云制造平台某型号多工位级进模具排样图设计应用为实例,证明了文中方法在工程应用中的正确性与高效性.     

基于用户心理行为的云制造知识服务优选决策

为提高云制造环境下知识服务的选择质量,提出一种基于用户心理行为的云制造知识服务优选决策方法。基于云制造知识服务的特性分析,建立云制造知识服务优选评价指标体系;运用粗糙集理论,对各评价指标进行初始权重分配,并根据用户多属性偏好对初始权重进行调整,以确保权重分配的合理性;在此基础上,结合用户在决策过程中的心理行为分析和后悔理论,构建云制造知识服务的感知价值矩阵,并计算各知识服务的综合感知价值,以获得最优云制造知识服务。通过一个应用实例,验证此方法的有效性和实用性。     

面向制造任务的云制造虚拟车间构造方法

针对云制造模式下快速选择和组织相关制造资源、保证制造任务执行的问题,提出一种面向制造任务的云制造虚拟车间构造方法。该方法将制造过程抽象为制造任务执行链,链中的节点对应制造设备云服务或检验云服务,链中的有向边对应物流云服务;并通过行业域、地域和类型域来组织管理云服务,以构造规模较小的候选云服务集,同时减少功能匹配、性能匹配、价格匹配和时间匹配的计算量,达到快速构建云制造虚拟车间的目的。算例分析表明,相比其他方法,该方法能够在更短的时间内完成云服务的选择,并保证所选云服务的服务质量（QoS）在相关域中是更好的。     

制造资源混合粒度优化组合方案求解技术

为实现对云请求端制造需求的快速响应并提供最理想的制造云,在定义制造云服务(manufacturing cloudservice,MCS)的基础上,提出了MCS混合粒度动态优化组合方法.通过对制造服务需求的解析,将MCS按照粒度从大到小的顺序进行匹配,实现了云池资源的初次过滤;然后构建基于总服务成本、服务质量和交易期的制造云多目标优化数学模型,并引入Epsilon-SPEA2优化算法对该优化问题进行求解,从而快速高效地获得Pareto最优解;采用基于改进优劣解距离(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的动态多属性决策方法对Pareto最优解所代表的互为非支配的MCS组合方案进行评价排序,筛选出最优的MCS组合方案.最后结合某区域模具公司群所能提供的制造服务以及相应历史数据,依据客户需求进行MCS的动态优化组合仿真,验证了文中方法的可行性和实用性.     

云制造环境下基于可信评价的云服务选择

针对云制造环境下因存在大量功能相同或相似的制造云服务而导致用户很难获得合适云服务的问题,提出了一种基于可信评价的制造云服务选择方法。对问题进行了抽象,将可靠性、可用性、时效性、价格和诚信度纳入可信特征集,并考虑评价时间、评价者的诚信度对可信值的影响,采用加权平均的方法计算制造云服务的整体可信度;在此基础上,综合考虑制造云服务的功能、任务负载、当前状态和物理距离等因素,通过匹配功能、任务负载和价格,并结合可信评价值来指导云服务的选择。仿真结果表明,所提方法能够有效地识别云制造环境下的制造云服务实体,可提高交易活动的成功率,满足用户的功能需求和非功能需求。     

基于综合模糊相似度的云制造需求—服务双向匹配

为解决云制造环境下的服务选择问题,提高服务和需求的匹配精度及供需双方的满意度,提出基于综合模糊相似度的云制造服务双向匹配模型。针对服务方和需求方各自的描述信息,结合功能和非功能要求,将供需双方的描述信息进行基于匹配机制的双向多属性匹配。考虑匹配的稳定性,综合运用模糊概念语义相似度算法、直觉模糊集算法及相合系数法分别进行多属性信息的相似度求解。再利用综合加权法进行综合模糊相似度计算,得到最佳匹配结果。实例分析和对比研究验证了该匹配模型可行有效,能准确地为用户选择双方都满意的服务。     

基于文本-语义相似度的云制造资源功能匹配

云制造资源功能匹配受到高计算量的影响,导致匹配性能大大降低.为了提高云制造资源功能匹配性能,提出了基于文本-语义相似度的云制造资源功能匹配.将云制造资源的概念进行抽象化,通过定义类别与属性之间的关系,构建云制造资源本体模型,利用处理函数对云制造资源进行归一化处理,得到多维功能匹配向量;根据文本向量和语义向量的位置关系,分析影响向量之间关系的主要因素,计算云制造资源文本向量与语义向量之间的相似度,通过从输入输出匹配和前提效果匹配两个方面,计算了云制造资源功能之间的相似度,实现云制造资源功能的匹配.实验结果表明,基于文本-语义相似度的云制造资源功能匹配方法在匹配效率和匹配精度方面,具有较高的匹配性能.     

面向个性化需求的云制造服务可信评价模型

针对传统的云制造服务可信评价模型中存在的可扩展性弱、难以满足个性化需求等问题,提出一种可扩展性强、可以较好地满足个性化需求的可信评价模型.首先构建多层次的、多粒度的云制造服务可信评价框架;然后基于此框架,提出了基于云模型的云制造服务可信评价方法,在该方法中,引入云模型理论,用于统一表征不同类型的评价指标,以及描述用户的...     

Logistics service scheduling with manufacturing provider selection in cloud manufacturing

In service-oriented manufacturing models, manufacturing resources in different enterprises are integrated and shared through network, cloud platforms, and logistics. On cloud manufacturing platforms, service providers offer on-demand manufacturing services to service demanders according to supply-demand matching results. As a special type of manufacturing services, logistics services provide transportation capabilities for production services and demanders. It is a critical issue to schedule logistics services efficiently, especially when manufacturer selections have been planned. This research focuses on the logistics scheduling problem in cloud manufacturing with pre-selected manufacturers. We analyze this optimization problem from aspects of tasks, production services, logistics services, and optimization objectives. Then a logistics scheduling method is proposed to reduce the average delivery time from manufacturers to customers. In the proposed method, the total time from start points of logistics to demanders is considered to reduce the average delivery time of all tasks. Based on four different scenarios, we build their scheduling models and run simulations to verify the effectiveness of the proposed method. Results show that the average task delivery time of the proposed method is shorter than three typical strategies.     

一种基于张量理论的云制造资源服务化封装与发布策略

针对云计算环境下智能制造集中资源分散服务过程中存在的数据异构与资源统一描述问题,在分析现有云制造资源服务化封装与发布技术的基础上,利用张量理论在描述异构数据上的技术特点,提出了一种基于张量理论的云资源服务化封装与发布策略。首先将云制造资源进行分类,并就不同资源给出封装方法;其次基于张量理论定义了不同类型的云制造资源的张量模型,根据不同资源服务属性建立低阶子张量,然后利用张量扩展算子对低阶子张量子进行融合,将各类属性信息嵌入至高阶张量空间,实现云制造资源的统一表示。给出了制造资源、制造能力、设计资源的统一封装模板和形式化描述。最后,给出了云制造资源的服务化部署及发布策略,设计开发了一个云制造资源服务化封装与发布系统,通过实例验证了所提方法的有效性。     

云制造服务综合评价方法研究

作为云制造平台中的关键技术之一,云制造服务的综合评价对于整个云制造资源配置至关重要,在云制造服务综合评价中,服务资源的评价是综合评价的基础。针对云制造服务评价问题,根据云制造服务评价体系中评价指标的多样性与云制造服务特点相匹配,基于模糊理论中的模糊数学,建立了模糊综合评价模型,并确定了由层次分析法和熵权法组合确定权重的方法。再根据云制造环境下评价指标的构建原则,选取了七个一级指标和十六个二级评价指标,以上述指标构建了多层次云制造服务评价因素集和对象评语集,从而建立了云制造服务资源综合评价指标体系。最后,通过云制造服务实例验证了该云制造服务综合评价模型及模糊综合评价算法的操作简便性及实用性。     

云制造环境下基于SVM的加工设备资源分类研究

云制造资源的有效分类是资源服务化封装及后续制造资源服务检索的前提条件,针对高维度特征、多类别加工设备资源的分类问题。依据描述云制造加工设备资源属性特征的XML文档,提取资源属性特征并进行向量化处理。基于SVM算法建立制造资源自动分类预测算法模型,引入SMO算法提升SVM分类算法的分类效率,并利用网格搜索寻求SVM算法的最优参数从而优化SVM算法效果。最后基于某设备资源集的原始设备信息对不同加工设备进行分类实验,验证了该分类模型的有效性以及可行性。     

A highly secured and streamlined cloud collaborative editing scheme along with an efficient user revocation in cloud computing

These days with the expanded fame of cloud computing, the interest for cloud-based collaborative editing service is rising. The encryption method is utilized to ensure and secure the data, during the collaborative editing process. In the encryption process, the cloud requires more time to work the collaborative editing. This paper proposes an efficient scheme for reducing the encryption burden over the cooperative users, as the possibilities of cooperative users read and write data by means of any gadget. In the proposed scheme, the encrypted file sent by the data owner is split into smaller segments and stored in the cloud by the cloud service provider (CSP) along with specific tags. Once the cooperative user receives and decrypts the file from the CSP, it modifies and encrypts only the modified segment and resends to the CSP. The CSP after verifying the signature replace the original file segment in the cloud with the modified segment based on the tag information. The scheme that is put forward is performed based on the modified ciphertext-policy hierarchical attribute–based encryption, and the security process is done based on the attribute-based signature schemes. This work employs a proficient attribute updating method to accomplish the dynamic change of users' attributes, consisting granting new attributes, revoking previous attributes, and regranting formerly revoked attributes. A writer's attributes and keys have been revoked, and the stale information cannot be written.