基于面向服務架構(gòu)的網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源重組優(yōu)化研究.pdf

1、網(wǎng)絡化協(xié)同制造是適應網(wǎng)絡經(jīng)濟和知識經(jīng)濟的先進制造模式,它強調(diào)企業(yè)間的協(xié)作和資源共享,從而實現(xiàn)降低生產(chǎn)成本和提高資源利用率的目標。網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源的重組優(yōu)化配置是實現(xiàn)網(wǎng)絡化協(xié)同制造的關(guān)鍵技術(shù),也是現(xiàn)代集成制造領(lǐng)域研究的熱點問題之一。在服務經(jīng)濟和循環(huán)經(jīng)濟的全球化發(fā)展驅(qū)動下,制造業(yè)逐漸呈現(xiàn)出采用服務化滿足客戶服務需求的趨勢,出現(xiàn)了面向服務的制造。由于面向服務技術(shù)能夠很好的滿足面向服務制造的需求,將面向服務技術(shù)引入網(wǎng)絡化協(xié)同制造,構(gòu)建支持全球

2、資源共享和協(xié)作的面向服務的網(wǎng)絡化協(xié)同制造系統(tǒng),具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。
　　 本文主要研究了基于面向服務架構(gòu)的網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源重組優(yōu)化系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)以及關(guān)鍵技術(shù),主要包括如下幾個方面:
　　 (1)研究了網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源重組優(yōu)化配置系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)。在對面向服務的網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源重組優(yōu)化配置系統(tǒng)需求分析的基礎(chǔ)上,基于面向服務架構(gòu)和多Agent(代理)技術(shù)提出了面向服務的網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源重組優(yōu)化配置系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)。在

3、給出了該體系結(jié)構(gòu)各層內(nèi)容后,設計了系統(tǒng)的功能模型和IDEFO模型,最后分析了系統(tǒng)實現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)。
　　 (2)研究了基于元模型的網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源建模。在分析了網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源建模的需求的基礎(chǔ)上,針對網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源的特點對資源進行了分類并分析了資源建模對面向服務平臺的需求。在此基礎(chǔ)上提出了協(xié)同制造資源元模型,包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)元模型、業(yè)務過程元模型和應用擴展元模型三方面,并在元模型中引入了與情境相關(guān)的元類,實現(xiàn)了元數(shù)據(jù)級制造資源

4、建模。然后,分析了網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源模型的建立過程及模型的集成和擴展。最后,基于XM[,對制造資源進行了描述。
　　 (3)研究了面向用戶需求的網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源發(fā)現(xiàn)與檢索。提出了一種基于灰色模糊聚類的多層次網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源發(fā)現(xiàn)與檢索方法:首先提出了面向用戶需求的基于灰色關(guān)聯(lián)度的資源模糊聚類方法——根據(jù)用戶需求實現(xiàn)了基于灰色關(guān)聯(lián)度的模糊聚類,并建立了面向用戶需求的資源聚類框架。提出了以資源簇內(nèi)聚合度、資源簇間分離度和用戶滿意度

5、線性組合為資源聚類優(yōu)化目標的資源聚類質(zhì)量評價數(shù)學模型,并運用GA進行了優(yōu)化,以應用實例證明了該聚類方法的有效性。提出了一種基于資源類型的多層次分級檢索方法,建立了面向用戶需求的分布式多層次資源發(fā)現(xiàn)框架,框架分為自組織域?qū)?、聚類層和擴散層。最后,建立了相應的檢索流程。
　　 (4)研究了面向服務的網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源多目標重組優(yōu)化調(diào)度。針對網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源重組優(yōu)化調(diào)度中存在的問題,綜合考慮影響優(yōu)化調(diào)度的四個主要因素,即生產(chǎn)作業(yè)時間

6、、生產(chǎn)作業(yè)成本、生產(chǎn)加工質(zhì)量和資源服務質(zhì)量,提出了網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源多目標重組優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學模型。同時,提出了一種基于Pareto多目標免疫遺傳算法的網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源重組優(yōu)化調(diào)度方法,該算法綜合運用了小生境技術(shù)、群體排序技術(shù)和精英保留策略,并對遺傳算子進行改進,自適應的調(diào)整交叉和變異算子,結(jié)合免疫算法的免疫選擇淘汰了相似個體,保證了種群多樣性,避免了早熟現(xiàn)象的發(fā)生。免疫記憶對近似最優(yōu)解進行動態(tài)鄰域搜索,提高了算法的局部搜索能力。

7、>　　 (5)研究了網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源重組評價體系。根據(jù)網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源重組優(yōu)化的特點和評價指標的選取原則,提出了較為完備的網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源重組優(yōu)化的評價體系模型。在分析了各指標含義的基礎(chǔ)上提出了一種基于灰色理論和模糊集的網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源重組優(yōu)化評價方法實現(xiàn)了對各指標的評價。采用灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)作為網(wǎng)絡化協(xié)同制造資源評價指標的隸屬度,它不僅考慮了各指標自身的影響,也同時考慮了相關(guān)指標對其優(yōu)屬程度的影響,因而體現(xiàn)了方案的整體性。