基于QoS的制造云服务组合优选问题研究.pdf

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1、第1期组合机床与自动化加工技术No．12016年1月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueJan．2016文章编号：1001—2265(2016)01—0154—03DOI：10．13462／j．cnki．mmtamt．2016．O1．042基于QoS的制造云服务组合优选问题研究术唐雨，汪永超，王宇(四川大学制造科学与工程学院，成都610065)摘要：基于云制造的QoS(QualityofService)属性分析了制造-Z-~a．务的

2、组合优选问题，建立了该问题的以时间、费用、信誉和可靠性为目标的云服务组合数学模型。提出了结合层次分析法和改进的粒子群算法对该模型进行求解的优化方法。为了分析用户需求，细化了每个QoS属性，形成了云服务属性层次，采用层次分析法确定各属性的权重。改进的粒子群算法则可以快速有效地收敛到最优解。这种优化方法既弥补了以往单一优化方法的不足，同时又能深入分析用户对云服务的需求，找到满足用户需求动态变化的云服务组合方案。关键词：云制造；云服务组合；粒子群算法；层次分析法中图分类号：TH166；TG506文献标

3、识码：AStudyonOptimizationofManufacturingCloudServicesCompositionBasedonQoSTANGYu，WANGYong-chao，WANGYu(SchoolofManufacturingScienceandEngineering，SichuanUniversity，Chengdu610065，China)Abstract：Theoptimizationproblemofmanufacturingcloudservicescompositio

4、nwasanalysedbasedonQoSofcloudmanufacturing．Amathematicalmodelwithtime，cost，reputationandreliabilitygoalsofthisproblemwassetup．Tosolvethemathematicalmodel，anoptimizationmethodwhichcombinedtheAnalyticHierarchyProcess(AHP)withtheimprovedparticleswarllla

5、lgorithmwasproposed．InordertoanalyzeUS—er’sneeds，eachQoSattributeswererefinedtoformacloudserviceattributelevel，andAHPwasusedtodeterminetheweightofeachattribute．Theimprovedparticleswamialgorithmcanconvergetotheoptimalsolutionquicklyandefficiently．This

6、optimizationmethodisabletomakeupfortheshortagesoftheprevi—OUSmethodandalsofindcloudservicescompositionsolutionmeetinguser’Sdynamicdemands．Keywords：cloudmanufacturing；cloudservicescomposition；particleswarmalgorithm；AHP组合优选对云制造服务的质量有决定性的影响，于是0引言出现了很多针对

7、制造服务云选择和组合优化的方法。在我国制造业面临瓶颈的背景下，为了加快我国目前制造云服务的组合优选大多采用单一的非线制造业实现“敏捷制造”、“服务型制造”、“绿色制造”性的进化方法，如遗传算法，粒子群算法，蚁群算的新型制造模式，李伯虎院士与其团队于2009年提出法，人工神经网络等。虽然这些方法都得到了优了“云制造”的理念。“云制造”是一种面向服务的、高化结果但是可能存在编码误差大，易陷入局部最优、早效低耗和基于知识的网络化敏捷制造新模式，是现有熟收敛的问题而不能保证解的优越I生。本文提出将层云计

8、算和现有制造业信息化中的网络化制造、ASP平次分析法和改进的粒子群算法结合的方式求解该组合台、制造网格等概念和技术的延伸和拓展。随后于优选问题，即基于制造云的QoS属性，同时建立云服务2012年李伯虎院士又提出了云制造的关键技术，简述QoS层次分析结构，让用户基于需求对QoS属性进行了云制造的技术难点和技术途径，包括物联化技术、虚打分，结合层次分析法(AnalyticHierarchyProcess，拟化技术、服务化技术、协同化技术及智能化技术J。AHP)得到各指标的权重，然后构造云服务组合与优