云制造环境下基于QoS感知的云服务选择模型

为解决云制造环境下的服务选择问题,提出一种基于服务质量感知的云服务选择模型,建立了QoS信息感知和量化机制,针对不诚实评价问题提出信息校正方法,根据变精度粗糙集理论计算服务质量评价指标的权重,与用户设定的权重相结合,利用制造云服务选择算法取得服务质量综合性能排序。实验结果表明,该模型能够准确地为用户选择最佳服务。     

基于扩展进程代数的云制造服务组合建模与QoS评价

为解决云制造服务组合建模与形式化验证问题,在Web服务编制演算的基础上提出一种扩展了服务质量信息的进程代数XPC4CMSC,给出了XPC4CMSC的语法、操作语义,建立了顺序组合、并发组合、选择组合的活动图与XPC4CMSC描述模型,计算了三种服务组合执行的响应时间、执行费用、可靠性、可用性、物流时间和物流费用。给出了服务质量评价算法与服务组合的形式化验证方案,通过一个柔性多车间调度问题展示了该方案的执行过程。示例研究表明,基于XPC4CMSC的云制造服务组合建模及形式化验证方案是可行的。     

基于场景识别的云制造服务推荐

为了更好地挖掘和组织云制造服务系统中的服务组合场景信息,并据此建立高效的服务推荐算法以辅助用户创建服务组合,提出基于场景识别的云制造服务推荐模型。模型首先对原始服务组合描述进行功能信息重构;然后基于得到的场景综合描述对服务组合进行应用场景聚类,并为各场景建立加权服务库;最后通过识别用户需求的场景类别,借助各场景加权服务库进行服务推荐。通过实际数据集上的实验结果证明,该方法在推荐效果上有很大提升。     

云制造服务场景下基于QoS值的改进PBFT算法

区块链技术为云制造服务场景下建立供需方信任桥梁的有效工具,共识算法是区块链的核心技术,鉴于现有共识算法存在消耗大、延时高等缺点,提出一种基于服务质量(QoS)值的改进实用拜占庭容错(PBFT)算法。首先根据QoS值筛选共识节点,然后将PBFT算法的三阶段协议优化为二阶段协议,从而在满足安全性的前提下提高通信效率。通过一系列理论和实验分析证明了所提算法的有效性。     

制造云服务智能搜索与匹配方法

为高效地从已发布的制造云服务中搜索到满足要求的服务,实现与请求服务的准确匹配,在对制造云服务进行形式化描述的基础上,提出一种智能化的制造云服务搜索与匹配方法。该方法主要包括两部分：根据服务的类型和状态信息,快速过滤发布端服务,得到初步的候选服务集合;通过对请求端与发布端服务进行功能属性、非功能属性匹配,从候选服务集合中筛选出具有最高匹配度的制造云服务。实例分析和比较研究说明,相对于已有的服务匹配方法,该方法可行有效,不仅能实现制造云服务的高效搜索与准确匹配,而且对推动云制造技术的发展与应用具有重要意义。     

基于服务满意度的云制造服务综合信任评价模型

为有效量化云制造服务共享平台中企业间的合作信任关系,分析了共享平台的运营模式,提出了一种综合考虑服务满意度与服务满意度波动性的服务综合信任评价模型。首先,建立评价指标体系量化服务满意度,以时间衰减函数表征服务满意度随时间的变化关系;然后,利用虚拟资源包的历史服务满意度信息,提出计算全局服务满意度的方法;最后,以服务满意度波动大小作为奖惩依据对全局服务满意度进行修正,得到虚拟资源包的服务综合信任值。数值实验验证了该模型使用的时间衰减函数和奖惩机制的可行性以及对监测企业提供不稳定服务的有效性。     

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。     

云制造服务资源多层次匹配算法研究

针对云制造服务资源匹配的问题,在综合考虑云制造服务资源需求的基础上,提出了包括基本信息匹配、功能匹配、约束匹配和综合匹配四个层次的云制造服务资源多层次匹配算法,对匹配模型和匹配算法进行了研究,并详细阐述了每个层次的匹配内容,并给出了每个层次的相似度函数,再用相似度计算定量地描述云制造资源需求和云制造服务资源间的匹配程度,使服务资源匹配更趋于准确和智能。最后,用实例验证了该匹配算法的有效性和可行性。     

基于SLA的中小企业云制造服务平台

为保障云制造服务平台的质量,在中小企业云制造服务平台基础上,对服务等级协议(SLA)的签署流程、云制造SLA的协商模版以及基于SLA的平台性能管理进行了研究.提出了SLA、云制造SLA签署流程,并基于云制造理论给出了云制造的服务质量(Quality of Service,QoS)属性及量化计算公式,为用户请求的服务选择一个适合度最高的物理服务.构建的基于SLA的中小企业云制造服务平台对推动工业化和信息化的融合发展、提高中小企业综合竞争能力具有参考价值.     

基于区块链的新型云制造服务选择方法

云制造模式下,随着海量制造资源的云化和用户需求的爆炸式增长,传统云制造平台在服务选择环节出现了计算能力不足、实时数据缺乏及数据安全难以保证等问题。为解决上述问题,提出一种基于区块链的新型云制造服务选择方法。该方法结合主客观权重分析技术设计分布式云制造服务选择模型,实现算力源的转移和去中心化,解决计算能力不足的问题;提出基于结果证明机制的双链区块链数据存储模型,保证云制造过程中不同时间段产生的合约数据和交付数据的实时性和安全性。实验结果表明,该方法能够同时提高云制造服务选择的速度和质量,并实现云制造数据实时且安全的存储,从而大幅提升生产制造效率。     

考虑稀缺服务与质量损失云制造服务组合问题

云制造是一种实现制造资源和能力流通的先进制造模式,而云制造服务组合是云制造中的一个关键问题.云制造平台上的部分高端制造服务具有稀缺性,在面向复杂重型装备的制造服务中尤其如此.同时,云制造过程中由于生产环境的波动而导致的产品质量损失不可忽略.考虑上述情况,在基于帕累托包络的选择算法(PESA2)的基础上,提出一个改进的双目标云制造服务组合模型及基于距离的自适应PESA2算法(DA-PESA2).该模型考虑制造服务的稀缺性,并将产品质量损失和生产过程中的可持续性过程指标纳入模型.在DA-PESA2算法中,基于距离的自适应机制能更好地兼顾服务质量和可持续性两个目标.实验的结果及各项指标均表明,DA-PESA2算法在寻找高质量的服务组合解方面具有良好的性能.     

基于知识表示学习的工业云机器人制造能力服务推荐方法

随着工业云机器人的广泛应用,服务信息爆炸式增长造成服务信息过载,为了快速有效地从海量制造服务中为用户推荐优质可靠的服务,提出一种基于知识表示学习的工业云机器人制造能力服务推荐方法,从工业云机器人制造能力服务知识图谱的构建出发,对工业云机器人制造任务信息、制造能力信息、服务功能信息和非功能信息进行描述;为提高知识推荐的速度,引入知识表示学习,将实体和关系表示为低维稠密的向量,实现实体和关系的语义联系的高效计算。针对大多数翻译模型负样本生成采用随机替换的方法导致模型预测精度低的问题,提出了一种新的负样本生成策略,将其与TransE结合,在FB15K数据集上验证了负样本生成策略的有效性,实验结果证明本文所提方法在进行链接预测时具有更高的准确率。     

云制造服务平台供需智能匹配的研究与实现

为提高中小企业云制造服务平台搜索引擎的实用性,在保证其搜索智能度和搜索精度的同时,基于云制造服务模式和思想,开发了一个面向中小企业云制造服务平台的供需智能匹配引擎。采用关键字语义智能搜索,使用制造服务资源本体库,根据需求本体构建形式化的需求匹配模式,进行了制造服务资源的智能匹配算法。在汽车/摩托车配件行业进行了验证性应用,通过"骨架法"构建汽车/摩托车配件本体库,完成了该服务资源本体语义推理,实现了云搜索的有效、快捷智能匹配。     

基于模板与全局信任度的云制造服务评价与选择方法

为实现云制造服务的智能选择与组合,阐述了云制造需求与云制造服务的匹配过程及云制造资源的特点,从云制造服务的分类、服务能力、服务负荷状态、服务接口规范和服务质量等方面对云制造服务与云制造服务组合模板进行了形式化描述,提出云制造模式下基于互评机制的云制造服务质量获取方法,建立了云制造服务信任度评价模型;建立了基于服务匹配度与全局信任度的综合优化模型,并运用遗传算法进行求解。通过算例及MATLAB仿真验证了所提方法的可行性。     

面向装备制造行业的云制造服务需求与资源响应模型

针对制造服务资源在制造商搜索、获取、匹配、交易、使用过程中的多样性、动态性、离散性等特点,提出了一种云制造服务资源集聚机制与新的商业模式,建立了面向装备制造行业的云制造服务需求与资源响应模型,并采用直觉梯形模糊集匹配算法进行求解。通过某风电设备的云制造服务应用验证了该模型的可行性,研究成果为促进装备制造服务化发展提供了一种先进实用的方法和关键技术。     

基于层次化的云制造服务组合研究

针对云制造环境下,因忽略制造过程层次化特性导致组合服务路径存在服务质量瓶颈及整体服务质量计算偏差的问题,建立了新的问题模型并提出了求解算法。首先通过分析制造任务的层次化特性,构建了层次化的云制造服务组合模型。继而使用模拟退火算法求解该模型,为提高算法的效率利用子路径的服务质量约束设计了提前剪枝策略。仿真实验证明了模型的正确性和算法的有效性。     

基于NSGA-Ⅱ和TOPSIS算法的云制造服务组合优选模型

云制造是一种面向服务的、高效率低能耗的先进智能制造模式,而云制造服务组合是促进云制造发展和实现资源增值的一项关键技术.以往的服务组合模型研究多关注时间、成本、质量等等,较少考虑云制造平台的能耗和服务满意度问题.考虑上述情况,提出一种新的评价模型,并采用带精英策略的非劣解排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该模型.对于NSG...     

基于ROS和QoS的云机器人研究

针对在云机器人系统中，机器人端和云端之间消息需要转换格式才能传递，对异构机器人的兼容性较差，并且对网络环境的鲁棒性有待提高的情况，提出了基于ROS并只在本地端部署主节点的云机器人系统CloudROS。首先，本地和云端的服务均采用标准的ROS节点形式进行封装，云端的服务节点可以动态加入到机器人端的ROS网络，节点之间的消息格式无进行转换，提高了系统的兼容性；然后，在云端采用了授权认证和Docker虚拟化技术，保证了系统的安全性；最后，提出了服务质量（QoS）监测与调节策略，通过动态调整任务参数或切换本地与云端的服务，使QoS保持一个较优的值。实验结果表明，CloudROS可以有效地把机器人的计算任务卸载到云端，使机器人的性能得到提升，并对网络环境具有较好的鲁棒性。     

基于服务编排的云制造服务协同

制造产品价值创造已演变为跨组织的协同,基于业务流程执行语言等服务编制的方法难以应对多主体、多样化和动态化的服务组合流程管理需求。提出了一种基于WS-CDL的云制造服务编排方法,对云制造服务协同流程进行预先定义并在执行过程中遵照执行。通过设计信息交互接口规范和扩展WS-CDL协议,实现云制造服务协同的标准化描述,促进跨组织服务之间的有效沟通。通过仿真对比验证了服务协同方法能改善服务执行效率,提高服务供应商的资源利用率。     

云制造环境下支持演化的制造云服务元建模

针对制造云服务运行环境的高度动态开放性,在分析了制造云服务建模需求的基础上,提出了支持演化的云服务元建模框架,着重研究了框架的语义表示层中的云服务元模型架构。在云服务元元模型层,给出了云服务元元模型的形式化定义及云服务的概念模型。在云服务元模型层,阐述了云服务业务主对象、业务元对象和业务元数据的模型结构及演化操作对象、演化日志对象的模型结构。在云服务模型层,基于Web本体描述语言建立了云服务本体。在此基础上,提出了云服务的演化过程模型。开发了一个面向模具行业的制造云服务管理平台原型,通过实际案例验证了该云服务建模方法的可行性和有效性。