【摘要】：隨著全球產(chǎn)業(yè)分工與協(xié)作的進(jìn)一步深化,用戶對產(chǎn)品與服務(wù)的要求越來越高,單一企業(yè)無法獨(dú)自滿足復(fù)雜的用戶需求,眾多企業(yè)通過分工與協(xié)作完成復(fù)雜制造任務(wù)成為發(fā)展趨勢。然而,受限于地域和溝通不暢等原因,許多制造企業(yè)產(chǎn)能過剩與不足并存,行業(yè)整體配置失衡,資源利用不充分。為協(xié)作企業(yè)滿足復(fù)雜用戶需求與提高行業(yè)整體資源利用率,云制造這種新型網(wǎng)絡(luò)化制造模式應(yīng)運(yùn)而生。復(fù)雜制造任務(wù)的服務(wù)配置是云制造模式的一個(gè)核心問題,本論文對制造資源的形式化描述、云服務(wù)評價(jià)指標(biāo)體系約簡、云制造子服務(wù)的優(yōu)選、服務(wù)需求的配置優(yōu)化以及云平臺服務(wù)價(jià)格戰(zhàn)應(yīng)對等進(jìn)行研究,主要內(nèi)容如下:建立了制造資源形式化描述模型與參數(shù)匹配模型。在研究云制造服務(wù)運(yùn)行流程的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了以車床為代表的硬制造資源服務(wù)的形式化描述模型。從形式化描述模型中提取主要參數(shù),針對不同類型參數(shù)的對應(yīng)匹配規(guī)則進(jìn)行參數(shù)匹配,匯總參數(shù)匹配結(jié)果后初選符合云服務(wù)基本功能需求的子服務(wù),通過實(shí)例驗(yàn)證其可行性。構(gòu)建了精煉準(zhǔn)確的云制造服務(wù)評價(jià)指標(biāo)體系。把現(xiàn)有的服務(wù)評價(jià)指標(biāo)匯總為初始云服務(wù)評價(jià)指標(biāo)體系,初步分析指標(biāo)屬性的相關(guān)性。通過改進(jìn)K-means聚類算法對各指標(biāo)評價(jià)值進(jìn)行聚類,計(jì)算不同指標(biāo)屬性集的改進(jìn)近似決策熵值,采用改進(jìn)屬性約簡算法對云服務(wù)評價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行約簡。以硬制造資源子任務(wù)的服務(wù)評價(jià)指標(biāo)為例驗(yàn)證算法的正確性。提出了制造資源服務(wù)的子服務(wù)優(yōu)選方法。在規(guī)范化處理服務(wù)評價(jià)體系指標(biāo)值的基礎(chǔ)上,采用基于最大熵的線性組合賦權(quán)方法,綜合序關(guān)系分析法(G1法)和變精度粗糙集模型主、客觀兩種賦權(quán)法所得約簡指標(biāo)權(quán)重,對子服務(wù)進(jìn)行評價(jià)與優(yōu)選,降低了初選子服務(wù)數(shù)目眾多引起的模型求解的難度和時(shí)間,最后通過實(shí)例驗(yàn)證了所提方法的正確性。建立了組合尋優(yōu)服務(wù)模型并求解。在分析資源服務(wù)組合結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,建立了組合服務(wù)尋優(yōu)模型。通過遺傳算法尋優(yōu)結(jié)果產(chǎn)生和聲算法初始和聲庫,克服了和聲算法依賴初始解和局部尋優(yōu)能力較差的不足。針對子服務(wù)優(yōu)選實(shí)例,分別采用遺傳和聲算法及初始和聲算法進(jìn)行求解,驗(yàn)證了遺傳和聲算法的優(yōu)越性。分析了云平臺資源服務(wù)的價(jià)格戰(zhàn)的應(yīng)對策略。針對云平臺資源服務(wù)提供者之間潛在的價(jià)格戰(zhàn)問題,在探討云制造服務(wù)平臺價(jià)格戰(zhàn)的研究現(xiàn)狀和價(jià)格分布曲線的基礎(chǔ)上,分析了云平臺服務(wù)的價(jià)格戰(zhàn)的博弈論類型和不同博弈策略下博弈雙方的收益,把子博弈完美納什均衡作為維持定價(jià)平穩(wěn)的應(yīng)對策略,通過實(shí)例驗(yàn)證了所提策略的正確性。
【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

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