互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的快速發(fā)展使得經(jīng)濟全球化和全球市場競爭進入了新階段,受相關商業(yè)模式、制造復雜程度、資源和環(huán)境約束等諸多因素的影響,制造業(yè)領域正陷入資源閑置、制造成本攀升的困局。云制造是為了應對制造業(yè)困局而提出的一種面向服務的網(wǎng)絡化制造新模式。目前,針對云制造需求側的制造服務組合和云制造供給側的制造資源調度研究都取得了一定的進展,但鮮有學者對云制造雙側的協(xié)同優(yōu)化問題進行研究。在云制造場景中,只有完整的解決了云制造需求側的制造服務組合與供給側的制造資源調度問題,才能真正提高資源利用率,實現(xiàn)制造資源的增值增效。本文基于智能計算技術和服務組合理論,著重研究了面向云制造供需雙側的建模與求解問題。首先,面向需求側,本文針對云制造服務之間的潛在關系被忽略而導致服務組合模型的合理性存在欠缺和服務質量得不到有效提升等問題,建立了面向服務需求側的云制造服務合作水平（Service Cooperation Level,SCL）評估機制,并將其納入服務組合優(yōu)化模型中作為一個優(yōu)化目標,進而提出了一種基于服務合作水平的云制造服務組合優(yōu)化模型（Cloud Manufacturing Services Composition Based on Service Cooperation Level,CMSC-SCL）。仿真實驗結果表明,CMSC-SCL模型可以一定程度上降低云制造成本和節(jié)約生產(chǎn)時間,也有助于提高云制造產(chǎn)品的可靠性。其次,面向供給側,本文針對云制造資源調度過程中實時性低和資源利用率不高問題,基于智能優(yōu)化算法對云制造環(huán)境下制造資源調度進行研究,構建了一個新穎的綠色云制造資源調度模型。仿真實驗結果表明,該模型在不延長完工時間的基礎上,提升了制造設備利用率,減少資源浪費,促進云制造供給側綠色、經(jīng)濟和高效的生產(chǎn)。最后,協(xié)調考慮云制造平臺供需雙側的服務組合與資源調度問題,研究實際問題的場景,特征和約束,以及優(yōu)化目標,研究并建立問題的形式化表述。構建了面向云制造雙側的協(xié)同優(yōu)化模型（Bilateral Collaborative Optimization Model of Cloud Manufacturing,BCOM-CMfg）。此外,提出了 一種自適應多目標鴿群算法（Self-adaptive Multi-objective Pigeon-inspired Optimization,S-MOPIO）,用于求解面向雙側的協(xié)同優(yōu)化模型。仿真實驗結果表明,S-MOPIO可以有效求解BCOM-CMfg,且該模型可進一步提高云制造方案的可靠性與降低制造成本。
基本信息
| 題目 | 面向云制造的服務組合與資源調度的優(yōu)化研究 |
| 文獻類型 | 碩士論文 |
| 作者 | 湯勇 |
| 作者單位 | 南京郵電大學 |
| 導師 | 許斌 |
| 文獻來源 | 南京郵電大學 |
| 發(fā)表年份 | 2020 |
| 學科分類 | 信息科技,經(jīng)濟與管理科學 |
| 專業(yè)分類 | 計算機軟件及計算機應用,互聯(lián)網(wǎng)技術,企業(yè)經(jīng)濟 |
| 分類號 | F270.7;TP393.09 |
| 關鍵詞 | 云制造,服務組合,資源調度,協(xié)同優(yōu)化,自適應算法 |
| 總頁數(shù)： | 72 |
| 文件大小： | 2366K |
論文目錄
| 摘要 |
| abstract |
| 專用術語注釋表 |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 國內外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 本文研究內容和章節(jié)安排 |
| 第二章 相關背景知識介紹 |
| 2.1 云制造相關背景 |
| 2.1.1 云制造服務組合 |
| 2.1.2 云制造資源調度 |
| 2.2 智能優(yōu)化算法 |
| 2.2.1 粒子群算法 |
| 2.2.2 遺傳算法 |
| 2.2.3 鴿群算法 |
| 2.3 本章小結 |
| 第三章 面向服務需求側的云制造服務組合研究 |
| 3.1 研究目的 |
| 3.2 問題分析 |
| 3.3 基于服務合作水平的服務組合優(yōu)化模型 |
| 3.3.1 服務合作水平動態(tài)評估 |
| 3.3.2 數(shù)學建模 |
| 3.4 實驗分析 |
| 3.4.1 實驗數(shù)據(jù) |
| 3.4.2 實驗環(huán)境 |
| 3.4.3 實驗參數(shù) |
| 3.4.4 結果分析 |
| 3.5 本章小結 |
| 第四章 面向服務供給側的云制造資源調度研究 |
| 4.1 研究目的 |
| 4.2 問題分析 |
| 4.3 云制造綠色資源調度模型 |
| 4.4 實驗分析 |
| 4.4.1 實驗數(shù)據(jù) |
| 4.4.2 實驗環(huán)境 |
| 4.4.3 實驗參數(shù) |
| 4.4.4 結果分析 |
| 4.5 本章小結 |
| 第五章 面向云制造供需雙側的協(xié)同優(yōu)化研究 |
| 5.1 研究目的 |
| 5.2 問題分析 |
| 5.3 面向云制造供需雙側的協(xié)同優(yōu)化模型 |
| 5.4 自適應多目標鴿群算法 |
| 5.4.1 多目標鴿群算法 |
| 5.4.2 自適應多目標鴿群算法 |
| 5.5 實驗分析 |
| 5.5.1 實驗數(shù)據(jù) |
| 5.5.2 實驗環(huán)境 |
| 5.5.3 實驗參數(shù) |
| 5.5.4 結果分析 |
| 5.6 本章小結 |
| 第六章 總結與展望 |
| 6.1 本文工作的總結 |
| 6.2 未來研究的展望 |
| 參考文獻 |
| 附錄1 攻讀碩士學位期間撰寫的論文 |
| 附錄2 攻讀碩士學位期間申請的專利 |
| 附錄3 攻讀碩士學位期間參加的科研項目 |
| 致謝 |
參考文獻
| [1] 基于猶豫模糊決策算法的云制造系統(tǒng)選擇研究[J]. 計算機工程與應用 2021(02) |
| [2] 云制造供應鏈知識轉移激勵的演化博弈模型[J]. 中國機械工程 2020(06) |
| [3] 云制造資源文本信息的特征提取與關聯(lián)分析方法[J]. 制造業(yè)自動化 2020(09) |
| [4] 云制造聯(lián)盟——一種基于信息服務平臺的新型制造業(yè)組織模式[J]. 科學管理研究 2018(06) |
| [5] 基于企業(yè)環(huán)保信譽評估的云制造系統(tǒng)[J]. 計算機技術與發(fā)展 2019(05) |
| [6] 分布式網(wǎng)絡化云制造模式分析[J]. 現(xiàn)代制造工程 2017(11) |
| [7] 農(nóng)機部件數(shù)字化新產(chǎn)品開發(fā)關鍵技術研究——基于云制造服務平臺[J]. 農(nóng)機化研究 2018(02) |
| [8] 云制造再探討[J]. 中國機械工程 2018(18) |
| [9] 中小企業(yè)云制造服務平臺的資源虛擬化實現(xiàn)[J]. 電子元器件與信息技術 2018(07) |
| [10] 3D打印云制造服務平臺結構設計[J]. 內江科技 2017(10) |
| [11] 制造業(yè)將迎來“智慧云制造”時代[J]. 機床與液壓 2016(22) |
| [12] 物聯(lián)網(wǎng)與云制造技術的應用——以紡織服裝業(yè)為例[J]. 技術與市場 2016(11) |
| [13] 面向機械制造的云制造服務平臺關鍵技術研究[J]. 電腦知識與技術 2017(02) |
| [14] 模具云制造模式的構建研究[J]. 自動化與儀器儀表 2017(06) |
| [15] 云制造資源優(yōu)化配置研究綜述[J]. 制造技術與機床 2017(11) |
| [16] 云制造:服務型制造新模式[J]. 中國工業(yè)評論 2016(Z1) |
| [17] 智慧云制造:工業(yè)云的智造模式和手段[J]. 中國工業(yè)評論 2016(Z1) |
| [18] 航天科工:開創(chuàng)云制造時代[J]. 中國品牌 2016(06) |
| [19] 航天科工·云制造 探秘航天云網(wǎng)“發(fā)源地”[J]. 國資報告 2016(06) |
| [20] 工業(yè)大數(shù)據(jù)對智慧云制造的推動與創(chuàng)新[J]. 科技管理研究 2016(13) |
| [21] 云制造資源-任務多因素匹配度問題研究[J]. 組合機床與自動化加工技術 2016(08) |
| [22] 騰“云”駕“數(shù)”，突破機器與智慧的邊界[J]. 創(chuàng)業(yè)邦 2020(08) |
| [23] 航天云網(wǎng):努力打造云制造集群生態(tài)[J]. 太空探索 2018(07) |
| [24] 云制造小鎮(zhèn)的穹頂之云[J]. 科學24小時 2016(Z1) |
| [25] 面向服務的云制造系統(tǒng)架構分析[J]. 重慶大學學報 2013(11) |
| [26] 異想天開Igor[J]. 少年文藝(南京) 2009(01) |
| [27] 考慮碳排放與定價的云制造供應鏈協(xié)調機制研究[J]. 工業(yè)工程與管理 2019(01) |
| [28] 非穩(wěn)態(tài)云制造服務過程資源異常管理方法[J]. 中國機械工程 2018(10) |
| [29] 臨安云制造小鎮(zhèn)的發(fā)展路徑及經(jīng)驗探索[J]. 智能城市 2018(13) |
| [30] 南通發(fā)展云制造初探[J]. 南通職業(yè)大學學報 2017(03) |
相似文獻
| [1]面向多租戶的云制造服務資源調度建模及其原型開發(fā)[D]. 盛飛.浙江大學2018 |
| [2]基于智能算法的云制造資源優(yōu)化研究[D]. 朱華瑜.南京郵電大學2020 |
| [3]面向服務組合質量的智慧云制造服務協(xié)調調度研究[D]. 嚴通.南京郵電大學2020 |
| [4]基于用戶心理行為的云制造知識服務組合優(yōu)選方法研究[D]. 唐力明.重慶大學2019 |
| [5]云制造環(huán)境下制造資源服務組合與優(yōu)選研究[D]. 王龍.重慶大學2019 |
| [6]模糊時序Petri網(wǎng)服務組合方法研究[D]. 劉雨.沈陽理工大學2015 |
| [7]制造云服務組合柔性的多屬性測度方法研究[D]. 張凱.江蘇科技大學2015 |
| [8]云制造環(huán)境下制造資源服務優(yōu)選研究[D]. 肖涵.江蘇科技大學2020 |
| [9]云制造環(huán)境下資源動態(tài)調度研究[D]. 朱非凡.長春工業(yè)大學2019 |
| [10]基于領域的云制造服務推薦方法研究及應用[D]. 魯偉.西安電子科技大學2018 |
