云制造环境下服务资源的共享与优化配置研究

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时间:2019-03-08

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1、浙江理工大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得浙江理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做舀。任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:询劾§签字日期:沙侈年;月F日浙江理工大学硕士学位论文摘要21世纪,随着网络信息技术的飞速发展,制造业呈现出网络化、虚拟化、智能化和服务化的发展趋势。为了符合这些发展趋势的要求,一种新的制造模式——云制

2、造应运而生。云制造秉承以“制造即服务"的理念,借助云计算、物联网等相关的高新信息技术,解决了网络环境下制造资源集成与共享的难题,实现了服务资源与任务的搜索和智能匹配;再通过对服务资源进行优化调度,形成最优的服务组合,从而达到服务资源优化配置的目的。因此,对服务资源的共享与优化配置进行研究有着重要的理论意义和实用价值。为此,论文结合国家自然科学基金项目“时序约束关联协同制造任务驱动的跨组织资源服务链构建与运行研究”(项目编号:71271192),对云制造环境下服务资源的共享与优化配置问题进行深入研究。本文的主要研究工作如下:(1)阐述了云制造的基本思

3、想,在理解Web语义的基础上,构建了云制造资源的语义本体,并建立云制造资源的描述模版,实现云制造服务资源的封装与发布。最后通过云制造资源的虚拟化框架,实现制造资源的虚拟化研究。(2)详细的分析云制造任务的模型及构建云制造任务本体,提出了基于层次、QoS以及云服务资源的混合分解算法,实现云制造任务的分解。以此为基础提出了基于云制造代理的云服务资源发现算法,实现云服务资源的搜索。(3)研究了云服务资源的匹配模型,提出了适应于云制造活动的混合匹配算法,得出任务与服务资源的匹配度值,实现任务与服务资源的匹配;然后根据智能优化算法的相关理论,构建基于改进蚁群

4、算法的云服务资源优化配置模型及评价函数,并对其进行求解,从而得到整个制造活动中的最优服务组合。最后采用案例验证该方法的可行性。关键词:云制造;资源建模;任务分解;匹配算法;蚁群算法浙江理工大学硕士学位论文II浙江理工大学硕士学位论文Abstract111the21stcentury,withtherapiddevelopmentofnetworkinformationtechnology,manufacturingpresentsadevelopmenttrendofnetworking,virtualization,intelligenceand

5、servitization.Inordertomeettherequirementofdevelopmenttrend,anewmanufacturingmodecalledCloudmanufacturingisemergedasthetimesrequire.Cloudmanufacturingisadheredtoconceptthatmanufacturingistheservice。Andwiththeaidofcloudcomputing,theintemetofthingsandotherkindsofrelatedhighandne

6、winformationtechnology,probleminintegrationandsharingofmanufacturingresourceunderthenetworkenvironmentissolved,andalsosearchandintelligentmatchinginserviceresourcesandtasksarerealized。Thenwithoptimaloperationinserviceresources,alloptimalcombinationinservicesisformedSOaStoachie

7、veoptimalconfigurationinserviceresources.Therefore,sharingandoptimalconfigurationinserviceresourceshaveanimportantsignificanceandpracticalvalue.Forthispurpose,combinedwiththenationalnaturalsciencefundprojectnamed”Researchonconstructionandoperationofcross.organizationalresource

8、sservicechainofTimingconstraintsassociatedcollaborativemanufa

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