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基于双层蚁群算法的云制造服务组合研究
资料介绍
为解决在确定的子任务加工顺序条件下进行服务组合时,云服务组合的灵活性降低、解空间被限制等问题,提出了用于描述加工顺序的工艺逻辑矩阵,建立了基于双层蚁群算法的,以时间最短、成本最低、能耗最少、可靠性最高为目标的服务组合优选模型。针对加工顺序与任务工艺逻辑要求不一致的情况,在算法中加入了基于工艺逻辑的加工顺序交换机制。通过仿真实验验证了该算法的有效性,并研究了在不同物流条件和工艺逻辑要求下,算法收敛速度的变化规律。
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第
卷第
期
１０
２３
Ｖｏｌ．２３Ｎｏ．１０
Ｏｃｔ．２０１７
ꢀꢀꢀ
年
２０１７ １０
ꢀꢀꢀ
月
Ｃｏｍ ｕｔｅｒＩｎｔｅｒａｔｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ Ｓｓｔｅｍｓ
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：
／
ＤＯＩ１０．１３１９６ ．ｃｉｍｓ．２０１７．１０．０２１
ｊ
基于双层蚁群算法的云制造服务组合研究
１
炜
１＋
王时龙
１
玲
１
１
，
波 郭
２
亮
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，
，
康
，
，
高
郑
易力力
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（ ，
重庆大学 机械传动国家重点实验室 重庆
１．
；
４０００４４
ꢀ
，
西南石油大学 机电工程学院 四川 成都
ꢀ
）
２．
６１０５００
ꢀ
： ， 、
要 为解决在确定的子任务加工顺序条件下进行服务组合时 云服务组合的灵活性降低 解空间被限制等
摘
ꢀ
， ， ， 、 、
问题 提出了用于描述加工顺序的工艺逻辑矩阵 建立了基于双层蚁群算法的 以时间最短 成本最低 能耗最少
、
。 ，
可靠性最高为目标的服务组合优选模型 针对加工顺序与任务工艺逻辑要求不一致的情况 在算法中加入了基于
。 ，
工艺逻辑的加工顺序交换机制 通过仿真实验验证了该算法的有效性 并研究了在不同物流条件和工艺逻辑要求
，
下 算法收敛速度的变化规律
。
： ； ； ；
关键词 双层蚁群算法 云制造 服务组合 工艺逻辑
：
：
Ａ
中图分类号
文献标识码
ＴＰ３９１
ꢀꢀꢀ
Ｓｅｒｖｉｃｅｃｏｍ ｏｓｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｄｏｕｂｌｅｌａｅｒａｎｔｃｏｌｏｎ ａｌｏｒｉｔｈｍｉｎｃｌｏｕｄｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ
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１
ＺＨＥＮＧ Ｗｅｉ ＷＡＮＧＳｈｉｌｏｎ
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１
１
１
２
，
，
， ， ，
ＹＩＬｉｌｉ ＧＡＯＢｏ ＧＵＯＬｉａｎ
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ｇ
ＫＡＮＧＬｉｎ
ꢀ
ｇ
ꢀ
ｇ
（
，
，
，
；
１．ＳｔａｔｅＫｅ Ｌａｂｏｒａｔｏｒ ｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｈｏｎ ｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ Ｃｈｏｎ ｉｎ ４０００４４ Ｃｈｉｎａ
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ｙ
ꢀ
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ｙ
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ꢀ
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，
，
，
）
２．ＥｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃＥｎｉｎｅｅｒｉｎ Ｃｏｌｌｅｅ ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＰｅｔｒｏｌｅｕｍ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ Ｃｈｅｎｄｕ６１０５００ Ｃｈｉｎａ
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ｇ ꢀ
ｇ
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ｇ
ꢀ
ꢀ
ｙ
：
ＡｂｓｔｒａｃｔＴｏｓｏｌｖｅｔｈｅ ｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔ ａｎｄｓｏｌｕｔｉｏｎｓａｃｅｏｆｃｌｏｕｄｓｅｒｖｉｃｅｃｏｍ ｏｓｉｔｉｏｎｗｅｒｅｌｉｍｉｔｅｄｃａｕｓｅｄ
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ｙ
ꢀ
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ｐ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
，
ｂ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｅ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｓｅｕｅｎｃｅｉｎｓｅｒｖｉｃｅｃｏｍ ｏｓｉｔｉｏｎ ａｍａｔｒｉｘｏｆ ｒｏｃｅｓｓｌｏｉｃｆｏｒｄｅｓｃｒｉｂｉｎ ｔｈｅ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｓｅ
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ｙ
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ｇ
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ｑ
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ｐ
ꢀ
ｇ
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ｇ
，
，
，
ｕｅｎｃｅｗａｓ ｒｅｓｅｎｔｅｄ ａｎｄｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｃｏｍ ｏｓｉｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｓｈｏｒｔｅｓｔｔｉｍｅ ｌｏｗｅｓｔｃｏｓｔ ｍｉｎｉｍａｌｅｎｅｒ ａｎｄｈｉｈｅｓｔ
ꢀｐ ꢀ ꢀ
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ｑ
ꢀ
ꢀ
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ꢀ
（
）
ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔ ｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂａｓｅｄｏｎｄｏｕｂｌｅｌａｅｒＡｎｔＣｏｌｏｎ Ｏ ｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ＡＣＯ ａｌｏｒｉｔｈｍ．Ｔｏａｖｏｉｄｔｈｅｃｏｎｆｌｉｃｔｓ
ꢀ ꢀ
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ｙ
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ꢀ
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－
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ꢀ ꢀ
ꢀ
，
ｂｅｔｗｅｅｎ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｓｅｕｅｎｃｅａｎｄ ｒｏｃｅｓｓｌｏｉｃｏｆｔａｓｋ ａｎｉｎｔｅｒｃｈａｎｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｓｅｕｅｎｃｅｗａｓ ｕｔ
ｇ ꢀ
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ｇ
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，
ｆｏｒｗａｒｄ．ＴｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｄｏｕｂｌｅｌａｅｒＡＣＯ ｗａｓｖｅｒｉｆｉｅｄｂ ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄｔｈｅｃｈａｎｅｒｕｌｅｏｆｄｏｕｂｌｅｌａｅｒ
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－
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－
ｙ
ꢀ
ＡＣＯｓｃｏｎｖｅｒｅｎｃｅｒａｔｅｗａｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄｕｎｄｅｒｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｏｉｓｔｉｃｓｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｎｄ ｒｏｃｅｓｓｌｏｉｃ．
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ꢀ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
：
；
；
；
Ｋｅｗｏｒｄｓｄｏｕｂｌｅｌａｅｒａｎｔｃｏｌｏｎ ａｌｏｒｉｔｈｍ ｃｌｏｕｄｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ｓｅｒｖｉｃｅｃｏｍ ｏｓｉｔｉｏｎ ｒｏｃｅｓｓｌｏｉｃ
ｐ
－
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ꢀ
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ｇ
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ｙ
。
型制造企业规模优势又不断丧失的两难境地 因此
，
引言
０
ꢀ
，
及时提出一个制造业发展的新思路和新方向 促进制
、
造业转型升级 在变革中不断发展显得尤为重要
。
近
，
制造业是国民经济和国防安全的重要支柱 是一
［］
１
。
， ，
年来 信息技术的迅猛发展 以及与其他技术的相互
，
目前 我国制造业经济总量
个国家的战略性产业
，
融合 不断推动着社会经济结构和各行各业的技术手
， 、
虽然跃居世界第一 但资源利用率低 生产模式落后
、
、 ，
段朝着高效 优质的方向发展 也为制造业的转型升
“ ”
核心竞争力缺失等 大而不强 的问题依然十分严峻
。
。
级提供了一个良好的契机 北京航空航天大学李伯
，
同时随着我国劳动成本的不断上升 越来越多的制造
［］
２
虎等 在研究了已有网络化制造模式在应用推广方
， ，
企业 尤其是低端制造型企业开始向东南亚转移 从
，
而导致我国高端核心制造技术受制于人 而劳动密集
，
面遇到的瓶颈之后 结合云计算和物联网等相关技术
：
；
：
修订日期
２０１７０２１４ Ｒｅｃｅｉｖｅｄ２９Ｓｅ ．２０１６ａｃｃｅｔｅｄ１４Ｆｅｂ．２０１７．
。
；
收稿日期
２０１６０９２９
－ －
－
－
ꢀ
ｐ
ｐ ꢀ
：
基金项目 国家科技支撑计划资助项目
（
，
２０１５ＢＡＦ０２Ｂ０２２０１５ＢＡＦ１７Ｂ０２
）；
国家自然科学基金面上资助项目
（
）；
教育部 创新团队发
５１３７５５０８
“
”
展计划 资助项目
（
＿ ）。 ： ， （
ＩＲＴ １５Ｒ６４ ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｉｔｅｍｓＰｒｏｅｃｔｓｕ ｏｒｔｅｄｂ ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＫｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏ Ｒ＆ＤＰｒｏｒａｍ Ｃｈｉｎａ Ｎｏ．
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ꢀ
ꢀ
ｊ
ꢀ ｇ
ꢀ
ꢀ
， ）， ， （ ），
２０１５ＢＡＦ０２Ｂ０２２０１５ＢＡＦ１７Ｂ０２ ｔｈｅＧｅｎｅｒａｌＰｒｏｒａｍ ｏｆＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ｃｈｉｎａ Ｎｏ ．５１３７５５０８ ａｎｄｔｈｅ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｇ
ꢀ ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
，
（
＿
Ｍｉｎｉｓｔｒ ｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎＩｎｎｏｖａｔｉｖｅＴｅａｍ Ｄｅｖｅｌｏｉｎ Ｐｌａｎ Ｃｈｉｎａ Ｎｏ．ＩＲＴ １５Ｒ６４ ．
ｐ ｇ
）
ｙ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
２２７０
计算机集成制造系统
第
卷
２３
，
和研究 成 果 提 出 了 面 向 服 务 的 网 络 化 制 造 新 模
，
任务选择与调度策略 解决了服务组合过程中可能
。
出现的任务冲突问题
———
。
云制造 为满足大集团企业内部整合制造资
式
， ，
然而 以上研究在对制造任务进行分解时 都直接
，
源与制造能力的需求 有效利用中小企业日益增多的
（
，
确定了唯一的子任务加工顺序
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎ Ｓｅｕｅｎｃｅ
ｇ ｑ
ꢀ
，
闲置制造资源与制造能力 云制造利用网络和云制造
）， 。 ，
忽略了其他可行的加工顺序 在组合云服务中
ＰＳ
， ，
服务平台 按需组织网上制造资源 为客户提供各类
，
各个服务按照加工顺序的先后完成各自的子任务 因
，
按需制造服务的方式 已成为现阶段利用信息技术改
。
此子任务的加工顺序决定了云服务的组合排序 当子
。
造制造业生产模式的重要研究方向
云服务平台是实现云制造这一新型制造模式的
，
任务的加工顺序唯一确定时 组合云服务的解空间将
，
受到限制 降低服务组合对动态变化的云制造资源的
，
主要形式 如何为服务需求方从众多候选云服务中
。 ，
适应性 因此 本文提出了基于工艺逻辑的约束矩阵
， ，
找到满足任务要求 方便可靠且质优价廉的服务 一
，
来描述子任务之间可行的加工顺序 并设计了一种基
。
直是云制造算法研究的焦点问题 根据制造粒度
，
。
于双层蚁群算法的服务组合及优选模型 该算法以工
、
云制造任务由大到小可以分为产品级任务 部件级
，
艺逻辑要求为子任务加工顺序的决策依据 在候选云
、 。
任务 零件级任务和工序级任务 个层次 在进行
４
，
服务满足任务加工工艺要求的前提下 将完成任务所
， ， ；
服务选择时 反之 选择过程越复杂 任务粒度越小
，
、
、
（
需的时间 成本 能耗以及服务供应商
ＳｅｒｖｉｃｅＰｒｏｖｉｄ
ꢀ
－
。 ，
选择过程越简单 对于可以分解的制造任务 将其
，
）
的可靠性作为评价服务质量的参考指标 最
ｅｒ ＳＰ
。
，
分解成小粒度的子任务进行服务选择时 虽然服务
， ， ，
后 通过仿真实验 对该算法的有效性进行了验证 并
，
选择的层次有所增加 但是选择过程更加简单灵活
、
结合对比实验结果分析了该算法在不同物流条件和工
， 。
结果更加多样化 容易得到更优的选择结果 因此
，
，
艺逻辑要求情况下 收敛速度的变化规律
。
［
］
３７
－
众多与云制造服务选择相关的研究
都采用了服
服务组合与优选的形式化描述
１
ꢀ
， ，
务组合的方式 将制造任务进行分解 从满足子任务
要求的候选云服务中各选择一个云服务构成组合云
服务组合模型
１．１
ꢀ
，
服务 并从所有可能的组合中选择最佳组合来协同
，
云制造服务组合是服务选择不断迭代的过程 选
择的复杂程度和迭代的次数由子任务的粒度和数量
［］
８
。
， ［］
其中 文献 考虑了物料流和信息流
３
完成任务
，
对时间成本的实际影响 提出了以成本和时间最小
、
。 ，
决定 目前 大多数研究将服务组合分为任务分解
、
［］
６
，
并且
；
质量最优为目标的服务组合模型 文献
［］
建立了组
４
、
候选云服务推荐 服务组合与优选 个阶段
３
，
合云服务的自适应调整模型 提高了云制造环境异
。
在任务分解时确定了唯一的子任务加工顺序 由于
（
，
常情况下服务组合的服务质量
Ｑｕａｌｉｔ ｏｆＳｅｒｖｉｃｅ
ｙ
ꢀ
ꢀ
，
云制造服务资源是动态变化的 子任务加工顺序受到
）；
文献
ＱｏＳ
［］ ，
建立了基于能耗的服务组合模型 实
５
， ，
限制 将使服务组合的可行解空间缩小 有可能遗失
；
现了云制造高效低耗的目标 文献
［］
构建了层次化
６
。 ，
最佳组合云服务 因此 为了提高服务组合对服务资
，
的服务组合模型 解决了因忽略制造过程层次化而
导致服务组合路径存在服务质量瓶颈及整体服务质
， ，
源动态变化的适应性 得到最佳组合云服务 本文提
，
出了基于工艺逻辑的云制造服务组合及优选模型 如
。
所示为基于工艺逻辑的服务组合及优选流程
图
；
量计算偏差的问题 文献
［］
提出了基于服务质量的
７
１
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