【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于云制造服務(wù)組合優(yōu)化，具體涉及可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法。
技術(shù)介紹
1、制造業(yè)是國民經(jīng)濟的支柱，是經(jīng)濟發(fā)展和社會進(jìn)步的根本動力，制造業(yè)直接體現(xiàn)了一個國家的生產(chǎn)力水平。當(dāng)今制造業(yè)正朝著全球化、信息化和服務(wù)化的方向發(fā)展，而信息化是制造業(yè)發(fā)展的大趨勢。各國制造業(yè)發(fā)展的首要目標(biāo)是實現(xiàn)制造資源在全球范圍上配置，形成制造業(yè)的區(qū)域產(chǎn)業(yè)集群，希望通過將制造資源信息虛擬化實現(xiàn)異地制造資源的集中分配使用。
2、2009年，李伯虎院士及其團(tuán)隊提出了云制造的概念，即云制造是一種利用網(wǎng)絡(luò)和云制造服務(wù)平臺，按用戶需求組織網(wǎng)上制造資源，為用戶提供各類按需制造服務(wù)的一種網(wǎng)絡(luò)化制造新模式。
3、云計算中，“云端化”一般指虛擬化技術(shù)，即把遠(yuǎn)程資源本地虛擬化，本地資源重新分配使用。資源虛擬化是云制造實現(xiàn)的前提和基礎(chǔ)，也是提高資源利用率降低企業(yè)資源服務(wù)成本的有效方法。云制造資源虛擬化的目標(biāo)是為自動化的資源的發(fā)現(xiàn)與選擇提供基礎(chǔ)，實現(xiàn)大規(guī)模資源共享與協(xié)同。制造資源虛擬化就是通過物聯(lián)網(wǎng)、信息物理系統(tǒng)(cyber-physical?systems，cps)、計算系統(tǒng)虛擬化等技術(shù)，實現(xiàn)制造資源的全面互聯(lián)、感知與反饋控制，并將物理制造資源轉(zhuǎn)化為邏輯制造資源。資源虛擬化是實現(xiàn)企業(yè)資源互操作的一種手段，通過將異構(gòu)資源轉(zhuǎn)換為同構(gòu)的服務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)資源的全局共享，資源間所達(dá)到的互操作程度反映了資源虛擬化的有效程度。
4、服務(wù)組合和優(yōu)化選擇(service?composition?and?optimization?selec
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、根據(jù)以上現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本專利技術(shù)提供了可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，建立了基于嵌入萊維飛行改進(jìn)的差分進(jìn)化算法的多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法mogwo_lfde，能夠?qū)υ浦圃熘蟹?wù)組合與優(yōu)化選擇(scos)問題進(jìn)行有效求解，對實際應(yīng)用和提升云制造的綠色可持續(xù)發(fā)展提供了有價值的參考和指導(dǎo)。
2、為達(dá)到以上目的，本專利技術(shù)提供了可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，包括以下步驟：
3、s1、設(shè)定云制造cmfg平臺中服務(wù)組合和優(yōu)化選擇scos的流程；
4、s2、對服務(wù)質(zhì)量qos進(jìn)行評估；
5、s3、對云制造服務(wù)的能源消耗進(jìn)行評估；
6、s4、設(shè)定scos的目標(biāo)函數(shù)；
7、s5、依據(jù)多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法mogwo，建立改進(jìn)多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法mogwo_lfde，步驟包括：
8、s51、構(gòu)建多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法mogwo的數(shù)學(xué)模型；
9、s52、基于反向?qū)W習(xí)進(jìn)行種群初始化；
10、s53、進(jìn)行改進(jìn)差分進(jìn)化，得到改進(jìn)多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法mogwo_lfde；
11、s6、依據(jù)改進(jìn)多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法mogwo_lfde求解scos的目標(biāo)函數(shù)，實現(xiàn)對cmfg平臺中服務(wù)資源的組合優(yōu)化，獲取最優(yōu)的服務(wù)組合方案。
12、所述的s1中，設(shè)定方法為：
13、在cmfg平臺中，服務(wù)需求者提交的復(fù)雜制造需求視為任務(wù)tx，隨后將其拆分為n個子任務(wù)st，由多個制造云服務(wù)mcs執(zhí)行，針對于scos問題，假設(shè)每個st對應(yīng)的mcs數(shù)量為m，將子任務(wù)st對應(yīng)的制造云服務(wù)組成視為一條路徑，每條路徑代表一個制造云服務(wù)集合cmcss，并用數(shù)學(xué)模型來表達(dá)這種映射關(guān)系：
14、
15、式中，搜索空間p的維度為n×m，tn是第n個st的搜索空間，表示第n個st的第m個候選服務(wù)；cmst是第t個方案，并且是針對第t個cms中的第j個st所選擇的mcs。
16、所述的s2中，評估方法為：
17、將成本cc、時間t、可靠性re和可用性av作為衡量指標(biāo)，即qos＝{cc，t，re，av}，scos問題的qos計算公式如下：
18、qos(cms)＝ωc×qc+ωt×qt+ωre×qre+ωav×qav???(2)；
19、ωc,ωt,ωre,ωav∈[0,1]，ωc+ωt+ωre+ωav＝1???(3)；
20、式中，ωc,ωt,ωre,ωav分別表示成本、時間、可靠性和可用性的權(quán)重；qc是成本總和，qt是執(zhí)行任務(wù)的持續(xù)時間，qre是單個服務(wù)能在期望時間內(nèi)成功執(zhí)行的概率，qav是單個服務(wù)在特定時間段內(nèi)能被正常調(diào)用的概率。
21、所述的s3中，云制造服務(wù)的能源消耗評估函數(shù)如下所示：
22、
23、式中：表示第i個mcs的單位加工能耗；ti指相應(yīng)服務(wù)的處理時間；表示第i個mcs的單位物流能耗，di表示對應(yīng)服務(wù)的運送距離，λi為道路類型系數(shù)，代表燃料類型系數(shù)。
24、所述的s4中，目標(biāo)函數(shù)的設(shè)定方法為，在scos問題中，以最大qos和最低能源消耗為優(yōu)化目標(biāo)，設(shè)定目標(biāo)函數(shù)為：
25、
26、式中，n即為分解之后的任務(wù)數(shù)量。
27、所述的s51中，將最優(yōu)解α、次優(yōu)解β和第三優(yōu)解δ視為領(lǐng)頭狼，即領(lǐng)導(dǎo)者，構(gòu)建多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法mogwo的數(shù)學(xué)模型為：
28、
29、
30、
31、式中，dα，dβ和dδ分別代表領(lǐng)頭狼與獵物之間的距離，{xα(t)，xβ(t)，xδ(t)}和x(t)分別表示領(lǐng)頭狼和當(dāng)前狼的位置向量；t表示迭代步數(shù)，在搜索過程中，勘探和開采的行為由向量a和向量c進(jìn)行調(diào)整，可由下式得到：
32、
33、式中，其中a的分量從2均勻地減少到0，每次下降的跨度由迭代次數(shù)決定；r1,r2是[0，1]中的隨機向量。
34、所述的s52中，基于反向?qū)W習(xí)進(jìn)行種群初始化的方法為，在mogwo中，引入反向?qū)W習(xí)obl策略進(jìn)行種群初始化，obl能夠生成與原解相反的新解，并選擇更好的解作為初始解，從而提高種群的搜索效率和多樣性，當(dāng)原始解xi在搜索空間中隨機生成時，其鏡像解x′i將在下邊界low和上邊界up之間生成，且它們之間的關(guān)系滿足：
35、
36、式中，r是范圍在[0,1]之間的隨機數(shù)。
37、所述的s53中，基于差分進(jìn)化算法de，進(jìn)行改進(jìn)差分進(jìn)化從而得到mogwo_lfde，步驟為：
38、s531、進(jìn)行變異操作，個體xi(t)產(chǎn)生變異個體vi(t)的表達(dá)式為：
39、vi(t)＝xbest(t)+f本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點】
1.一種可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，其特征在于包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，其特征在于：所述的S1中，設(shè)定方法為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，其特征在于：所述的S2中，評估方法為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，其特征在于：所述的S3中，云制造服務(wù)的能源消耗評估函數(shù)如下所示：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，其特征在于：所述的S4中，目標(biāo)函數(shù)的設(shè)定方法為，在SCOS問題中，以最大QoS和最低能源消耗為優(yōu)化目標(biāo)，設(shè)定目標(biāo)函數(shù)為：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，其特征在于：所述的S51中，將最優(yōu)解α、次優(yōu)解β和第三優(yōu)解δ視為領(lǐng)頭狼，即領(lǐng)導(dǎo)者，構(gòu)建多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法MOGWO的數(shù)學(xué)模型為：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，其特征在于
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，其特征在于：所述的S53中，基于差分進(jìn)化算法DE，進(jìn)行改進(jìn)差分進(jìn)化從而得到MOGWO_LFDE，步驟為：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，其特征在于包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，其特征在于：所述的s1中，設(shè)定方法為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，其特征在于：所述的s2中，評估方法為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，其特征在于：所述的s3中，云制造服務(wù)的能源消耗評估函數(shù)如下所示：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的可用于異構(gòu)和資源云端化的云制造服務(wù)組合優(yōu)化方法，其特征在于：所述的s4中，目標(biāo)函數(shù)的設(shè)定方法為，在scos問題中，以最大qos和最低能源消耗為優(yōu)化目標(biāo)，設(shè)定目標(biāo)函數(shù)為：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的可用于異構(gòu)和資源云端化的...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：周鵬，李少波，張黔富，楊靈運，張昌福，蒲睿強，潘勁成，張安思，李琳，
申請(專利權(quán))人：貴州大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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