基于群智能优化的云制造资源服务搜索方法研究

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1、（申请工学硕士学位论文）基于群智能优化的云制基于群智能优化的云制造造资源资源服务搜索方法研究服务搜索方法研究培养单位：信息工程学院学科专业：信号与信息处理研究生：张硕张硕指导教师：刘泉教授武汉理工大学2014年3月万方数据分类号密级UDC学校代码10497学位论文题目基于群智能优化的云制造资源服务搜索方法研究英文ResearchonResourceServiceSearchinCloud题目ManufacturingbaseonSwarmIntelligence研究生姓名张硕姓名刘泉职称教授学位博士指导教师单位名称信息工程学院邮编430

2、070申请学位级别硕士学科专业名称通信与信息系统论文提交日期2014年3月论文答辩日期2014年4月学位授予单位武汉理工大学学位授予日期答辩委员会主席评阅人2014年4月万方数据独创性声明本人声明，所呈交的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。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，也不包含为获得武汉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：学位论文使用授权书本人完全了解

3、武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。（保密的论文在解密后应遵守此规定）研究生（签名）：导师（签名）：日期(注：此页内容装订在论文扉页)万方数据武汉理工大学硕士学位论文摘要目前，我国制造业正经历由生产型主导向服务型转轨的过程，实现

4、制造业的全面服务化成为新的经济增加热点，然而要实现由传统生产模式转型发展成技术服务型为主导的生产模式需要相关的先进技术、崭新的服务平台以及全新模式的作支撑。随着云计算，物联网等新一代IT技术蓬勃发展，一些先进的制造模式和技术与其相融合形成了现在的云制造模式。云制造旨在汇聚全球资源，实现资源优化配置，为加快经济转型和传统制造业的升级提供了核心动力。服务搜索作为云制造的核心技术之一是云制造实现资源优化配置和按需使用的关键使能技术。服务的搜索与发现为实现服务的组合与优选提供数据支撑，其性能好坏直接影响资源服务的优化配置。而现有服务搜索的研究大

5、多数是针对计算资源和Web服务，在制造领域关于服务搜索的研究不多。由于制造资源的异构性、复杂性，导致不能直接应用现有的一些服务搜索方法。因此，本文将以Web服务发现研究方法为基础，结合制造领域资源的特点，对云制造服务搜索做出了深入的研究，提出了制造资源搜索整体系统框架，在制造资源虚拟化和服务化的基础上建立了基于QoS的服务搜索模型，并研究了基于蜜蜂算法等群智能优化算法的服务搜索方法。首先，在研究现有的服务组合与优选体系、关键技术和服务流程的基础上，提出了基于QoS服务搜索的系统架构，并且给出了实现基于QoS服务搜索的三个环节，即服务Qo

6、S的提取、服务QoS的评估以及服务QoS的比较。该体系给出了实现资源准确发现的技术路线和工作流程，为制造云服务匹配提供完整的信息支撑。然后，针对现有的服务描述在描述制造资源服务信息不全面，分类不清晰的问题，着重分析云制造资源有的特征，并且用本体建模语言描述了制造资源的基本信息、制造功能信息、QoS信息。按照用户对服务性价比的要求，给出了QoS评价指标及计算公式并且建立一个四元组的服务发现模型和约束指标。由于蜜蜂算法在收敛性和稳定性上都要优于传统的群智能优化算法，并能更快的发现复杂优化问题的最优解，并且具有较强的鲁棒性、易于与其他方法结合

7、、优良的分布式算机制等优点。本文将增强型蜜蜂算法作为云制造资源服务搜索的算法。I万方数据武汉理工大学硕士学位论文最后，搭建了基于QoS信息云服务发现仿真测试环境。用改进后的蜜蜂算法对其进行测试与性能比较，对比实验表明，本文的搜索算法在收敛时间和收敛精度上更为快速和稳定。关键词：云制造;资源描述;QoS评价;服务发现;II万方数据武汉理工大学硕士学位论文AbstractAtpresent,China'smanufacturingindustryexperiencesatransitionfromtheproductionmodeltoth

8、eservicemodel,whichisbecominganeweconomicgrowthpoint.However,realizingthistransitionneedrelatedtechnolo