【摘 要】
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云制造作为一种新的面向服务的制造模式,通过对制造资源和制造能力的虚拟化、服务化,为用户提供各种制造资源。这些资源可以在任何时候被访问,并以云服务的形式付费。为了满足用户复杂的制造需求,可以通过服务组合的方式将简单云服务组合成复杂云服务。复杂的云服务在分布式、异构和自治的环境中执行,以完成高度不确定性和动态性的制造任务。选择最佳的云制造服务组合来执行制造任务是云制造环境中实现资源增值的关键问题之一。
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云制造作为一种新的面向服务的制造模式,通过对制造资源和制造能力的虚拟化、服务化,为用户提供各种制造资源。这些资源可以在任何时候被访问,并以云服务的形式付费。为了满足用户复杂的制造需求,可以通过服务组合的方式将简单云服务组合成复杂云服务。复杂的云服务在分布式、异构和自治的环境中执行,以完成高度不确定性和动态性的制造任务。选择最佳的云制造服务组合来执行制造任务是云制造环境中实现资源增值的关键问题之一。本文以云制造服务组合优化为研究对象,基于服务质量（Quality of Service,Qo S）评价模型,对其属性进行模糊化处理,并对其展开深入研究,主要包括以下内容:（1）建立Qo S评价模型,在云模型理论的基础上对Qo S属性进行模糊化、归一化处理,得到时间、成本、可靠性和满意度4个评价指标。针对服务组合优化问题的特点,选择单目标优化方法,这种方法是根据用户的偏好特征的加权组合来构造目标函数,将多目标优化问题转换为单目标优化问题,然后利用单目标优化算法寻找目标函数的最优解。（2）提出了一种基于改进差分进化算法和遗传算法的多目标优化算法（Improved Differential Evolution and Genetic Algorithm of Multi-objective Optimization Algorithm,IDGA）。在种群的初始化阶段,通过引入个体不相似因子来改善初始种群的多样性,避免了相似个体的交叉操作;用改进的轮盘赌方法进行选择操作,保留种群中适应度值较高的个体;用自适应交叉方式进行交叉操作,在进化的早期阶段,选择交叉概率较大的值,充分发挥遗传算法的全局搜索能力,在进化的后期阶段,选择交叉概率较小的值,提高局部搜索能力;在变异阶段使用差分进化算法进行变异操作。最后将IDGA算法用于对Qo S评价参数的仿真,实验仿真结果表明,与基本遗传算法、差分进化算法相比,IDGA算法的任务执行时间和执行成本要明显优于遗传算法和差分进化算法。（3）给出IDGA算法用于解决云制造服务组合问题的具体步骤,将改进后的IDGA算法结合某复杂制造任务模拟解决云制造服务组合优化问题。最后,从算法的收敛性、有效性、稳定性和算法的执行时间四个方面分析算法的性能。实验得出的数据表明,改进后的IDGA算法与基本遗传算法、差分进化算法和蚁群算法相比,能更高效的解决云制造服务组合多目标优化问题。本文设计的IDGA算法,不仅能保证初始种群的多样性,而且具有遗传算法全局搜索能力强的优点,在变异阶段引入差分进化算法后,还具有局部搜索能力强、收敛速度快等优点。
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