工业设计云服务平台下基于用户偏好的设计团队成员优选决策

为解决工业设计云服务平台中基于用户偏好的设计团队成员优选决策问题,提出一种基于直觉模糊集与网络分析法的设计团队成员综合能力评定方法。该方法结合目前已有的协同评价方法以及云服务平台特点,对满足用户偏好的设计团队成员综合能力进行优选决策,构建工业设计云服务平台下的网络化协同设计团队成员的三阶优选评定模型:第一阶段确定基于用户偏好的评价目标,结合模糊需求描述法挖掘用户隐性需求偏好,并将其转化为设计团队成员的评价目标;第二阶段构建设计团队成员优选评价指标体系,运用直觉模糊集与网络分析法对设计团队成员综合能力中各评定指标间的关联度和决策者犹豫度进行多属性群体决策评价;第三阶段结合质量功能配置对基于用户偏好的设计团队成员进行优选。以云服务平台上的游艇设计任务为例,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于QoS多方异质评价与供需双约束的云制造服务推荐模型

为解决云制造环境下服务资源评价模糊不确定性问题，优化服务推荐效果，提出一个基于服务质量(Quality of Service, QoS)多方异质评价与供需双约束的云制造服务推荐模型。首先，考虑服务提供方、云平台与服务用户多利益相关方的服务评价，兼顾数值、比值、自然语言、打星等多种异质评价形式，并利用基于情感词典的情感分析等方法对异质评价进行客观衡量，构建了包含服务时间(t)、成本(c)、可用性(av)、可维护性(ma)、可信任性(tru)和满意度(sat)六大QoS指标的多方异质评价体系；其次，构建了考虑供需双方匹配要求的双约束服务推荐模型，对多目标优选问题进行求解并对优选服务进行综合评价，最终得到融合客观优选与主观偏好的服务推荐列表。最后，以在云平台发布的一款小型遥控汽车加工服务为例，验证了所提模型的合理性与有效性。     

云制造环境下人力资源供给的评价与选择

为解决云制造环境下人力资源需求方对人力资源的优选问题,提出一种基于人力资源综合服务能力的人力资源提供方选择方法。建立了供需双方在云平台上的描述模型和提供方服务能力的评价指标体系,综合考虑人力资源提供方的服务能力和人力资源需求方的需求偏好,结合变精度粗糙集理论和激励—惩罚函数,提出激变模型法计算提供方综合服务能力值。最后通过应用实例证明了该方法的有效性。     

基于改进蚁群算法的制造云服务组合优化

为解决云制造环境下的动态服务组合问题,提出一种基于改进蚁群算法的制造云服务组合优化算法。在分析制造云服务组合流程的基础上,通过子任务服务质量评估模型优选制造云服务,并将服务质量值作为信息素,以服务间转移成本为启发函数参数,采用最优路径列表和轮盘赌选择机制改进蚁群算法,求解整体最优组合路径,最后利用组合制造云服务的服务质量计算模型评估全局最优路径服务质量综合信息。仿真实验证明该算法能有效求解制造云服务组合问题,并能较快地收敛于全局最优解。     

面向顾客购买偏好的产品配置研究

为了将顾客购买偏好行为有机地融入产品配置设计中,从而提高企业产品的市场竞争力,建立面向顾客购买偏好的产品配置模型,该模型将配置单元、配置规则及配置约束以类单元为核心进行有效集成;基于该模型给出联合分析法分析实现顾客购买偏好的策略,并给出基于SPSS软件的配置单元效用值求解算法,设计了以消费者偏好最大满足度为目标、基于遗传算法理念的算法体系,来完成配置方案优选。最后,以某公司的电脑配置设计为应用实例,验证了所述方法的可行性和有效性。     

网络化外协加工资源选择的决策框架模型及应用

分析网络化外协加工资源选择过程中决策问题的决策目标,提出包含外协时间、外协质量、外协成本、协作信息交互能力、外协过程技术安全和保密性、外协资源保障能力和外协商知识积累和可持续发展能力等7大目标变量的决策目标体系,建立一种网络化外协加工资源选择的决策框架模型,针对决策过程中信息的隐蔽性、模糊性等特点设计模型求解的灰色关联算法,并针对该算法中评价者主观偏好影响评价指标权重的问题,提出一种基于主观偏好的主观性评价指标权重确定方法.最后,给出一个应用实例,验证该决策目标体系、决策框架模型及求解方法的正确性和实用性.     

基于云模型QFD的产品服务系统工程特性重要度分析

针对传统质量功能展开(QFD)未能综合考虑评价信息中的模糊性和随机性问题,结合云模型能同时反映信息的模糊性和随机性的优势,提出一种基于云模型QFD的产品服务系统工程特性重要度分析方法。采用云模型处理QFD中的评价信息,并提出云相对偏好关系分析方法计算顾客需求及工程特性的重要度。结合对技术竞争性评估矩阵的分析,采用所提云相对偏好关系分析对技术竞争性评估矩阵进行处理,再采用信息熵方法计算工程特性重要度修正因子,进而确定最终的工程特性重要度。以某企业一款装载机产品服务系统工程特性重要度分析为例,验证了所提方法的有效性。     

云服务平台下考虑用户偏好的设计服务推荐方法

为提高云服务平台下产品设计服务推荐的质量,增强协同产品设计过程中用户与服务提供方之间的交互,构建了个性化产品设计服务推荐框架,并提出考虑用户需求偏好的设计服务推荐方法.采用模糊C均值聚类算法实现用户初步聚类;利用改进的基于用户的协同过滤方法优化用户相似度函数及评分预测函数,以提高目标用户对设计服务推荐项目预测评分的准确性;通过用户对设计服务推荐结果的交互反馈,完成产品设计服务的更新迭代.以设计云服务平台上用户对壁挂式智能空调设计的需求为例,验证了所提方法的有效性.     

基于服务质量的云制造服务双向匹配模型

为解决云制造环境下服务提供方和需求方的按需互选问题,提出了基于服务质量的云服务双向匹配模型。针对云制造服务提供方与需求方给出的短语评价信息,采用云模型将其量化为可计算的数值。利用可变模糊识别方法进行多指标信息的综合满意度计算。以服务提供方和需求方双方服务质量满意度最大为优化求解目标,建立了多目标优化数学模型,并利用隶属度函数的加权和方法将其转化为单目标线性规划模型进行求解。实验结果表明,该模型能够准确地为用户选择双方都满意的最佳服务。     

云制造环境下基于用户行为感知的个性化知识服务技术

为提高云制造平台中的个性化知识服务能力、增强用户黏度,提出一种云制造环境下基于用户行为的个性化知识服务方法。针对云制造服务特点,构建云制造环境下的个性化知识服务架构;分析了云制造平台中的用户行为,综合显性行为和隐性行为计算用户的个性化知识需求度,建立基于本体的用户行为模型;在此基础上,通过语义分析及知识评价实现了个性化知识过滤,通过应用示例分析验证了该方法的可行性。     

一种新的基于直觉模糊集的制造云服务优选方法

为了在制造云服务候选集中优选出服务质量最佳的制造云服务,提出了制造云服务优选问题,并设计了求解方法。将制造服务质量特征分为可量化和不可量化两种类型,分别用综合加权法来分析可量化服务质量特征,用直觉模糊集运算法分析不可量化的服务质量特征。提出了“制造服务有效期”的概念,更加贴切地表现制造服务性能动态变化的特点。在充分考虑用户需求的同时,针对不同用户的个性化选择,提出了一种交互式的服务质量特征权重分析方法。     

云制造环境下人力资源需求的评价与选择方法

为了解决云制造环境下人力资源提供方对需求方的选择问题,以人力资源提供方的视角,提出一种基于需求方的需求能力和偏好符合度的评价与选择方法。首先,构建了对需求方需求能力的评价指标体系,结合变精度粗糙模型,求得各候选需求方的需求能力;其次,由提供方的供给偏好,计算出各候选需求方的偏好符合度;然后根据各候选需求方的需求能力以及偏好符合度求解其各自的综合需求价值,从而为提供方对需求方的选择提供重要参考依据;最后,以实例验证了该方法的有效性。     

基于混合任务网络的智慧制造任务协同分配模型

复杂任务场景下,由于制造子任务间存在多维的物料、信息、知识交互和传递关系,对匹配服务单元间的协同能力提出一致性要求,任务关系与服务协同关联匹配不精确将带来额外协调和交互成本,降低资源配置效率,而传统任务分配模型忽视任务关系约束对分配结果的影响。鉴于此,通过任务网络与服务协同网络的动态匹配,构建了面向任务关系约束的任务协同分配方法。针对"好钢未用在刀刃上"现象,综合用户偏好和网络中心性分配任务权重,提出基于权重的服务胜任度聚合方法;针对"1+12"不协同现象,提出基于横向协同和纵向协同的服务协同水平计算方法;综合考虑服务群体的胜任度和协同水平,提出基于混合任务网络的多目标任务分配优化数学模型。利用改进非支配粒子群算法进行求解得到Pareto最优解集,根据用户偏好和实际制造情形,通过加权TOPSIS评估获取个性化、灵活的最佳分配方案。运用汽车云制造仿真实验,验证了模型的有效性,通过在最好解、平均解和运行时间上与其他算法进行对比,分析了所提方法的优势。     

考虑云制造服务协同的多用户任务调度优化

云制造系统中有各种不同的分布式制造服务,而以往对制造服务调度的研究忽略了服务提供企业间的协同效应。为考虑云制造服务社会属性对服务协同的影响,从合作与竞争的角度建立了云服务间协同效应的测度模型。进而,以最大化平均用户满意度及最大化云服务协同效应为优化目标,构建了双目标云服务选择与调度模型。基于灰狼优化算法设计了一种灰狼优化模拟退火混合算法(GWO-SA)对该模型进行优化求解。使用算例进行测试并与其他多目标优化算法比较,仿真结果表明了该模型的有效性和GWO-SA算法的高效性。     

面向企业信息系统集成的Web服务推荐模型

为解决企业信息系统集成过程中Web服务选择方面的问题,提出了一种基于服务质量与用户推荐的服务推荐模型。根据服务质量量化模型计算服务质量综合值,利用皮尔逊相关系数找出一组评价相似用户,根据该组用户的评价相似度与评价值计算用户推荐度,利用服务质量综合值和用户推荐度计算Web服务信誉度,依据Web服务信誉度选出最优的Web服务。针对恶意推荐问题,提出一种用户评价可信度的计算方法。最后,根据该模型实现了一个推荐平台。实验结果表明该模型能够准确地为企业级用户推荐满足需求的Web服务。     

基于i-NSGA-Ⅱ-JG算法的云制造资源服务组合优选

针对云制造环境下资源服务组合优选问题,建立了以服务需求方约束和资源提供方约束为基础的双方约束模型;提出一种具有继承性和跳跃基因的带精英策略的快速非支配排序遗传算法对所建模型进行求解,为服务需求方找到一系列优选服务组合;构建了云制造服务质量计算模型对优选服务组合进行综合评估,选出最优资源服务组合和备选方案资源服务组合。通过算法测试表明了改进算法的有效性、普适性和高效性,通过算例论证表明了所提方法的可行性、稳定性和优越性。     

基于协同效应的并行制造云服务组合算法

为了解决并行结构下制造云服务的组合优化问题,从协同效应的角度提出一种基于反向和局部学习的蚁群算法。该算法以服务质量作为信息素构建协同效应评价模型,求解并行服务的协同效应值,作为启发函数参数。利用协同关系矩阵计算组合协同效应值,并将其与组合服务质量相结合,求解综合评价值最高的服务组合。实验结果表明,该算法能有效求解并行制造云服务的组合优化问题,并能较快地得到最优解。     

基于偏好信息的产品设计方案优选方法

针对产品设计方案优选过程没有同时考虑用户与决策者偏好信息的多属性决策问题,提出基于偏好信息的区间数广义马田系统的方案优选方法。该方法运用语义施密特正交马田系统计算指标的初始权重,根据用户与决策者的偏好采用模糊Kano与程度分析的方法对指标权重进行修正。为处理指标之间交互作用以及不同量纲对决策结果的影响,融入偏好信息进行方案优选。以某汽车概念产品设计方案优选为例,验证了所提优选方法的可行性和有效性。     

基于改进差分进化算法的外协资源组合优化研究

分析了建材装备企业的外协流程,针对其中的生产外协过程提出了外协综合成本组合优化模型,这一模型包括外协加工成本、外协质量成本、外协延期成本和运输成本。给出了基于改进差分进化算法的模型求解过程,通过一个应用实例验证了这一模型的正确性,以及求解算法的实用性与优异性。     

面向用户偏好的智能云服务平台研究

分析了云制造当前国内外研究现状,立足于云制造以用户为中心的核心思想,在云服务平台上,当用户需求不明确与面对云服务平台上海量服务云时,以用户对LED灯具的需求为例分析了面向产品全生命周期某个服务阶段和面向产品全生命周期服务链的个性化服务模式。提出了一种面向用户偏好的智能云服务平台体系架构,对实现面向用户偏好的个性化服务模式所涉及的关键技术进行了分析,为未来实现面向用户偏好的智能云服务平台提供了理论支撑。