云制造资源调度与集成优化研究

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1、西南科技大学研究生学位论文云制造资源调度与集成优化研究年级2013姓名关贺申请学位级别硕士专业机械工程指导教师石宇强副教授ClassifiedIndex:TH186U.D.C:621SouthwestUniversityofScienceandTechnologyMasterDegreeThesisResearchoncloudmanufacturingresourceschedulingandintegrationGrade:2013Candidate:GuanHeAcademicDegreeAppliedfor:MasterSpeciality

2、:MechanicalEngineeringSupervisor:ShiYuqiangJune.15,2016独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，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，也不包含为获得西南科技大学或其它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的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文的复印件

3、，允许该论文被查阅和借阅；学校可以公布该论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名：导师签名：日期：西南科技大学硕士研究生学位论文第I页摘要为有效解决云制造平台搭建及实施过程中所遇到的制造资源虚拟化问题，任务发布后资源的调度优化问题，以及资源的集成优化问题等关键技术问题，本文开展了相关研究。主要研究内容如下：（1）云制造资源的虚拟化研究。云制造资源具有大数据属性，通过文献阅读及聚类分析对云制造资源进行了分类，分类后通过使用多维属性描述将制造物理资源虚拟化。（2）云制造资源调度优化的研究

4、。将云制造资源调度任务系统化的分解后，分析云制造资源调度的目标及约束条件，建立一个调度模型，使用蝙蝠算法求出模型的全局最优解，并与标准粒子群算法的求解结果比较验证，证明蝙蝠算法在解决该问题时更为快速有效。（3）云制造资源集成优化的研究。将云制造资源进行匹配后打包整合，实现资源在调用过程中能协同完成任务目标，更快速的响应生产任务，建立一个有关于集成后制造能力变化的数学模型并通过仿真数据进行验证。关键字：云制造资源虚拟化调度优化集成西南科技大学硕士研究生学位论文第II页AbstractToeffectivelysolvethekeytechnicalp

5、roblemsintheprocessofbuildingandimplementingthecloudmanufacturingplatform,suchassettinguptheearlyplatformneededmanufacturingresourcevirtualization,virtualizedresourcesschedulingoptimizationproblemafterreleasingthetask,andtheresourcesintegratedoptimizationproblems,thispapercarr

6、iedouttheseresearches.Themainresearchcontentsareasfollows:(1)Researchonvirtualizationofcloudmanufacturingresources.Cloudmanufacturingresourceshavelargedataattributes,throughtheliteraturereadingandclusteringanalysisofcloudmanufacturingresourcesforclassification,classificationby

7、usingmulti-dimensionalattributestodescribethemanufacturingofphysicalresourcesvirtualization.(2)Researchontheschedulingoptimizationofcloudmanufacturingresource.Cloudmanufacturingresourceschedulingtaskwasdescribedbythesystem,anditwasdecomposed.Itanalysisedthecloudmanufacturingre

8、sourceschedulingobjectivesandconstraints,anditwasusingbatalgo