【摘要】：隨著以智能化為代表的新一輪信息革命的到來,傳統(tǒng)制造業(yè)急需進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級以適應(yīng)多變的市場環(huán)境。云制造依托網(wǎng)絡(luò)共享各種制造服務(wù)資源,滿足客戶定制化需求,成為了制造業(yè)發(fā)展的新趨勢,其中云制造資源的高效合理配置是其核心問題。本論文圍繞云服務(wù)資源在配置過程中精準(zhǔn)度有限、集體收益較少的問題,在構(gòu)建面向云任務(wù)的資源匹配框架的基礎(chǔ)上,通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及演化博弈論等方法研究復(fù)雜云任務(wù)的分解聚合、任務(wù)資源匹配以及基于集體利益的服務(wù)資源優(yōu)選等問題,主要的研究內(nèi)容如下:提出了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的云任務(wù)分解聚合方法。確定了云任務(wù)分解的基本單元,闡述了復(fù)雜任務(wù)分解的具體內(nèi)容與步驟。針對復(fù)雜云任務(wù),提出了任務(wù)粒度的衡量指標(biāo),給出了任務(wù)拆分的基本原則與相關(guān)約束。根據(jù)元任務(wù)之間的任務(wù)相關(guān)度,建立了關(guān)聯(lián)無向圖,采用圖團(tuán)體檢測算法進(jìn)行圖分割,達(dá)到了復(fù)雜任務(wù)分解聚合的目的。提出了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)資源篩選匹配方法。根據(jù)任務(wù)約束結(jié)構(gòu),對復(fù)雜云制造任務(wù)分解聚合得到的子任務(wù)進(jìn)行綜合語義描述。基于二模網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了任務(wù)—資源網(wǎng)絡(luò)模型,在對服務(wù)資源優(yōu)劣模糊綜合評價(jià)的基礎(chǔ)上,以任務(wù)需求為參考序列,通過灰色關(guān)聯(lián)分析法求解候選服務(wù)資源與任務(wù)間的匹配度。采用二模網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法獲得各子任務(wù)的資源候選池,通過模塊性函數(shù)對社團(tuán)劃分質(zhì)量進(jìn)行評價(jià),保證了資源的快速合理篩選匹配。構(gòu)建了基于云制造聯(lián)盟集體利益的服務(wù)資源優(yōu)選模型。在子任務(wù)候選服務(wù)資源集的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了任務(wù)發(fā)布方與服務(wù)資源方的演化博弈網(wǎng)絡(luò)模型。通過前景理論提出了考慮預(yù)估任務(wù)完成滿意度的激勵方法,擴(kuò)展了博弈策略空間,提高了聯(lián)盟的任務(wù)完成效率。利用費(fèi)米更新規(guī)則在各參與主體的策略學(xué)習(xí)過程中引入隨機(jī)性,演化了博弈網(wǎng)絡(luò)達(dá)到均衡狀態(tài)的全過程。以云制造聯(lián)盟的最大集體收益為目標(biāo),選擇最優(yōu)服務(wù)資源組合方案。研發(fā)了云制造資源配置原型系統(tǒng)。在分析原型系統(tǒng)功能模塊以及業(yè)務(wù)流程的基礎(chǔ)上,以IntelliJIDEA為開發(fā)平臺,采用Vue框架設(shè)計(jì)前端界面、MATLAB實(shí)現(xiàn)相關(guān)算法、MySQL數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)、Java編程語言聯(lián)通前后端,實(shí)現(xiàn)了面向復(fù)雜云制造任務(wù)的資源配置原型系統(tǒng),驗(yàn)證了本論文所提模型與方法的可行性和有效性。
【圖文】：

圖 4-5 基于聚類分配算法的任務(wù)—資源網(wǎng)絡(luò)劃分Fig.4-5 Task-resource Network Partitioning Based on Clustering Algorith網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)劃分，求解得任務(wù)—資源二模網(wǎng)絡(luò)模型的模塊性函說明社團(tuán)劃分效果較好。則選出各子任務(wù)匹配度最高的四最終候選服務(wù)資源集如表 4-10 所示。表4-10 子任務(wù)候選服務(wù)資源集Tab.4-10 Subtask Candidate Service Resource Set候選服務(wù)資源集S6(0.6827)，S2(0.6530)，S3(0.6398)，S1(0.6338)S17(0.6523)，S14(0.6345)，，S15(0.5983)，S18(0. 5784)S23(0. 6741)，S8(0.6637)，S21(0.5887)，S19(0.5860)S20(0.6774)，S11(0.6673)，S29(0.6542)，S31(0.6328)S34(0.6328)，S39(0.6184)，S36(0.6128)，S22(0.5981)的最終候選資源集達(dá)到了資源合理分配的目的，保證了質(zhì)優(yōu)般服務(wù)資源匹配普通任務(wù)的原則，有效提高了云平臺資源符合需求的服務(wù)資源。同時(shí)減小了候選服務(wù)資源集的大小，

身角色的不同有不同的操作權(quán)限，其中任務(wù)發(fā)布方權(quán)限與服務(wù)資源方權(quán)限可以同時(shí)獲得。云制造資源配置原型系統(tǒng)的主界面如圖 6-3 所示。圖6-3 云制造資源配置原型系統(tǒng)主界面Fig.6-3 Main Page of Cloud Manufacturing Resource Configuration Prototype System服務(wù)資源方點(diǎn)擊“我的”>“上傳資源”可進(jìn)入資源發(fā)布頁面，填寫服務(wù)資源表單將服務(wù)資源上傳到平臺，平臺通過虛擬化將其收錄為模塊化資源，存入服務(wù)資源數(shù)據(jù)庫中。任務(wù)發(fā)布方點(diǎn)擊“我的”>“提交需求”可進(jìn)入任務(wù)發(fā)布頁面，填寫任務(wù)表單上傳到原型系統(tǒng)，系統(tǒng)調(diào)度服務(wù)資源完成資源配置。云制造任務(wù)提交界面如圖 6-4 所示。圖6-4 云制造任務(wù)上傳Fig.6-4 Uploading of Cloud Manufacturing Tasks
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.09;O157.5

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本文編號：2695530