一种考虑地域物流服务能力的云制造服务组合优选方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑地域物流服务能力的云制造服务组合优选方法，该云制造服务组合优选方法的步骤是：S1、构建物流云服务评价体系架构并描述物流云服务QoS指标；S2、神经网络确定指标权重；S3、主客观综合权重法计算组合服务综合指标；4、遗传算法求解云制造服务组合优选问题。本发明专利技术的目的是基于QoS综合指标进行云制造服务组合，组合过程中所用到的指标权重通过神经网络进行确定，并在组合过程中考虑物流云服务及地域物流能力，从而得到综合评价指标更加准确，物流云服务评价具有自适应性的云制造服务组合方法。

A cloud manufacturing service combination optimization method considering regional logistics service capability

The invention discloses a manufacturing method of service composition optimization considering the regional logistics service capability of the cloud, the cloud manufacturing service composition optimization method comprises the following steps: S1, construction of architecture evaluation of cloud service logistics and logistics service description QoS index; determine the index weight, S2 neural network; S3, subjective and objective weight index combination service computing method; 4, the genetic algorithm for solving the optimal combination problem of cloud manufacturing service. The purpose of the invention is for cloud manufacturing service combination QoS comprehensive index based on index weights used in the process of combination was determined by the neural network, and in the process of combination of cloud services and regional LV senior high school entrance examination physical logistics capability, thus we can get the comprehensive evaluation index is more accurate, cloud manufacturing service combination evaluation method of adaptive logistics cloud services.

【技术实现步骤摘要】
一种考虑地域物流服务能力的云制造服务组合优选方法
本专利技术涉及信息
；具体地说涉及一种考虑地域物流服务能力的云制造服务组合优选方法。
技术介绍
制造业在国民经济中占据着重要地位，传统制造业在信息时代面临着巨大挑战和新的机遇。网络化制造模式成为制造业新的选择，但制造网格、敏捷制造等网络化制造模式在服务模式、制造资源共享分配、物理终端设备接入、信息安全等方面存在诸多问题。在此背景下，云制造应运而生。云制造通过嵌入式、物联网等技术将制造资源接入到网络中，按用户需求组织网上制造资源(制造云)，为用户提供各类按需制造服务，可实现企业间的协同和各种社会资源的共享和集成。为基于云制造满足用户需求，寻求可靠的云制造服务组合方案是必经之路。云制造服务组合与Web服务组合具有一定的相似性，而基于QoS的Web服务组合方法是当前的研究热点，如面向QoS的服务流程优化，剔除优化服务流程结构算法，引入QoS指标，解决服务流程优化问题；服务质量模糊排序方法，通过对QoS指标建立模糊相似矩阵，确定服务间的相似程度，给出服务的模糊排序；支持QoS属性的Web服务描述模型，通过扩展原有的Web服务描述语言来支持QoS属性表达等。而由于制造云服务组合优选问题规模巨大，存在海量的候选服务组合方案，故需要采用启发式的智能算法进行求解，提高服务组合优选效率，粒子群算法求解Web服务组合中基于QoS的服务选择，利用多目标粒子群算法的智能优化原理，通过同时优化多个QoS参数，产生一组满足约束条件的最优解；蚁群算法在Web服务组合中应用，根据不同服务的QoS熟悉感指标，选择对应的服务得到最优解集合，用户可以根据实际需要或对目标函数的偏好进行选择；基于遗传算法QoS敏感的Web服务组合方法，使选中的服务不仅能够完成流程分配的任务、满足局部约束，还能与流程中的其他服务进行协作，使流程的QoS达到全局最优等。上述研究集中在Web服务组合背景下的基于QoS的服务描述模型、基于QoS的服务优选以及服务组合求解算法研究等方面。对于云制造服务组合，由于其自身具备制造业特点，在整个服务流程中存在物理资源的介入，在组合服务实现过程中需要物流服务起到传输纽带作用，且服务组合优选依赖于客观的QoS综合指标，故对云制造服务组合优选过程需要考虑以下问题：1.云制造服务组合因其属制造业的特点，在服务组合优选时，需考虑其中的物流云服务。云制造服务组合优选主要基于组合服务的非功能QoS综合指标，故在构建云制造服务描述模型时，需要对在组合算法中要用到的QoS属性进行详尽的描述；2.如上所述，云制造服务组合优选的依据在于计算出的组合服务的QoS综合指标。该指标的计算由组合服务不同QoS指标进行加权求和得出，故组合服务的指标权重分配必须科学、符合实际情况，并且该确定过程受到的主观因素的影响应尽量小，而借助神经网络完成这一过程，可以削弱主观因素的影响；3.进行组合服务的QoS综合指标计算时，需要综合考虑先前确定的客观指标权重与用户的个性化需求。对于可能包含物流云服务的服务组合方案，也应考虑服务所属地域造成的用户对物流服务的不同重视程度。考虑物流云服务及地域物流能力的云制造服务组合方法所得出的综合指标更接近组合服务的真实情况，可以为用户求得高满意度及可靠性的服务组合方案。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述现有技术的缺陷和不足，提供一种考虑地域物流服务能力的云制造服务组合优选方法，基于QoS综合指标进行云制造服务组合，组合过程中所用到的指标权重通过神经网络进行确定，并在组合过程中考虑物流云服务及地域物流能力，从而得到综合评价指标更加准确，物流云服务评价具有自适应性。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种考虑地域物流服务能力的云制造服务组合优选方法，该云制造服务组合优选方法的步骤是：S1、构建物流云服务评价体系架构并描述物流云服务QoS指标；针对云制造服务领域特点，在服务组合过程中考虑流程中的物流云服务；对物流云服务构建评价体系架构，并进行相应的QoS指标描述；S2、神经网络确定指标权重；利用神经网络，根据神经网络中神经元间的连接权值反映单元间的连接强度这一事实，确定云制造服务组合中不同服务领域的QoS指标权重，以削弱主观因素对确定权重的影响；同时也通过神经网络进行地域物流能力权重的确定，以对物流云服务进行评价；S3、主客观综合权重法计算组合服务综合指标；为了得到云制造服务组合优选的依据，需要进行组合服务综合QoS指标的计算；该计算过程运用主客观综合权重法，以综合考虑步骤二中得出的指标客观权重以及用户的主观个性化需求；同时也通过设置权值，实现用户对物流过程的重视度控制；S4、遗传算法求解云制造服务组合优选问题。作为对上述技术文字的改进，所述物流云服务构建评价体系架构由服务价格、服务时间和服务可靠性三个指标组成；所述服务可靠性由需求满足、运输作业、信息反馈三个指标组成；其中，需求满足是指需求满足率；运输作业由及时发送率、准时送达率、完好送达率三个指标组成，信息反馈由信息及时跟踪率、信息准确跟踪率两个指标组成；上述物流云服务指标的QoS描述为：(9)服务价格：即物流云服务在地域Regj的平均服务价格其中，n为历史服务个数；(10)服务时间：即物流云服务在地域Regj的平均服务时间其中，n为历史服务个数；对于物流云服务可靠性，从以下6个方面进行描述：(11)需求满足率：即物流云服务在地域Regj能够满足用户运输需求的概率其中，为满足用户运输需求的次数，为用户提出运输需求的总次数；(12)及时发送率：即物流云服务在地域Regj接到用户订单后，及时发货的比例其中，为货物及时发送订单数，N为该地区历史总订单数，公式(5)至公式(8)中N同此意；(13)准时送达率：即物流云服务在地域Regj在规定时间内送达货物的比例其中，为货物准时送达订单数；(14)完好送达率：即物流云服务在地域Regj完好送达货物的比例其中，为货物货物完好送达订单数；(15)信息及时跟踪率：即物流云服务在地域Regj及时向用户反馈货物信息的比例其中，为运输信息及时跟踪订单数；(16)信息准确跟踪率：即物流云服务在地域Regj向用户准确反馈货物信息的比例其中，为运输信息及时跟踪订单数；物流云服务的QoS描述可表示为一个M×J的矩阵，其中M为服务的QoS指标数，其中M＝8，J为可提供服务的地域数，即物流云服务的非功能QoS可描述为作为对上述技术文字的改进，步骤二中给出采用神经网络确定指标权重，削弱主观因素影响，并借此进行地域物流能力权重的确定，以进行物流云服务评价；具体为：对于某个领域的云制造服务组合(某个地域的物流服务)，首先由评价专家根据该领域的组合服务样本(该地域的物流服务样本)的用户感知情况，对服务样本进行评分；将得到的样本评分矩阵GN×1与根据服务QoS描述得到的样本指标矩阵KN×M(其中N为服务样本个数，M为服务QoS指标个数)分别作为神经网络的输出与输入，进行神经网络训练，对得到的连接权矩阵V进行处理，从而得到各指标的权重；作为对上述技术文字的改进，神经网络确定指标权重的步骤为：(1)输入输出矩阵确定：根据评价专家对服务样本的评分以及服务样本的QoS指标描述，确定神经网络的输出矩阵GN×1与输入矩阵KN本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种考虑地域物流服务能力的云制造服务组合优选方法，其特征在于：该云制造服务组合优选方法的步骤是：S1、构建物流云服务评价体系架构并描述物流云服务QoS指标；针对云制造服务领域特点，在服务组合过程中考虑流程中的物流云服务；对物流云服务构建评价体系架构，并进行相应的QoS指标描述；S2、神经网络确定指标权重；利用神经网络，根据神经网络中神经元间的连接权值反映单元间的连接强度这一事实，确定云制造服务组合中不同服务领域的QoS指标权重，以削弱主观因素对确定权重的影响；同时也通过神经网络进行地域物流能力权重的确定，以对物流云服务进行评价；S3、主客观综合权重法计算组合服务综合指标；为了得到云制造服务组合优选的依据，需要进行组合服务综合QoS指标的计算；该计算过程运用主客观综合权重法，以综合考虑步骤二中得出的指标客观权重以及用户的主观个性化需求；同时也通过设置权值，实现用户对物流过程的重视度控制；S4、遗传算法求解云制造服务组合优选问题。

【技术特征摘要】
1.一种考虑地域物流服务能力的云制造服务组合优选方法，其特征在于：该云制造服务组合优选方法的步骤是：S1、构建物流云服务评价体系架构并描述物流云服务QoS指标；针对云制造服务领域特点，在服务组合过程中考虑流程中的物流云服务；对物流云服务构建评价体系架构，并进行相应的QoS指标描述；S2、神经网络确定指标权重；利用神经网络，根据神经网络中神经元间的连接权值反映单元间的连接强度这一事实，确定云制造服务组合中不同服务领域的QoS指标权重，以削弱主观因素对确定权重的影响；同时也通过神经网络进行地域物流能力权重的确定，以对物流云服务进行评价；S3、主客观综合权重法计算组合服务综合指标；为了得到云制造服务组合优选的依据，需要进行组合服务综合QoS指标的计算；该计算过程运用主客观综合权重法，以综合考虑步骤二中得出的指标客观权重以及用户的主观个性化需求；同时也通过设置权值，实现用户对物流过程的重视度控制；S4、遗传算法求解云制造服务组合优选问题。2.根据权利要求1所述的考虑地域物流服务能力的云制造服务组合优选方法，其特征在于：所述物流云服务构建评价体系架构由服务价格、服务时间和服务可靠性三个指标组成；所述服务可靠性由需求满足、运输作业、信息反馈三个指标组成；其中，需求满足是指需求满足率；运输作业由及时发送率、准时送达率、完好送达率三个指标组成，信息反馈由信息及时跟踪率、信息准确跟踪率两个指标组成；上述物流云服务指标的QoS描述为：(1)服务价格：即物流云服务在地域Regj的平均服务价格其中，n为历史服务个数；(2)服务时间：即物流云服务在地域Regj的平均服务时间其中，n为历史服务个数；对于物流云服务可靠性，从以下6个方面进行描述：(3)需求满足率：即物流云服务在地域Regj能够满足用户运输需求的概率其中，为满足用户运输需求的次数，为用户提出运输需求的总次数；(4)及时发送率：即物流云服务在地域Regj接到用户订单后，及时发货的比例其中，为货物及时发送订单数，N为该地区历史总订单数，公式(5)至公式(8)中N同此意；(5)准时送达率：即物流云服务在地域Regj在规定时间内送达货物的比例其中，为货物准时送达订单数；(6)完好送达率：即物流云服务在地域Regj完好送达货物的比例其中，为货物货物完好送达订单数；(7)信息及时跟踪率：即物流云服务在地域Regj及时向用户反馈货物信息的比例其中，为运输信息及时跟踪订单数；(8)信息准确跟踪率：即物流云服务在地域Regj向用户准确反馈货物信息的比例其中，为运输信息及时跟踪订单数；物流云服务的QoS描述可表示为一个M×J的矩阵，其中M为服务的QoS指标数，其中M＝8，J为可提供服务的地域数，即物流云服务的非功能QoS可描述为3.根据权利要求2所述的考虑地域物流服务能力的云制造服务组合优选方法，其特征在于：步骤二中给出采用神经网络确定指标权重，削弱主观因素影响，并借此进行地域物流能力权重的确定，以进行物流云服务评价；具体为：对于某个领域的云制造服务组合(某个地域的物流服务)，首先由评价专家根据该领域的组合服务样本(该地域的物流服务样本)的用户感知情况，对服务样本进行评分；将得到的样本评分矩阵GN×1与根据服务QoS描述得到的样本指标矩阵KN×M(其中N为服务样本个数，M为服务QoS指标个数)分别作为神经网络的输出与输入，进行神经网络训练，对得到的连接权矩阵V进行处理，从而得到各指标的权重；(1)输入输出矩阵确定：根据评价专家对...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁宏斌，
申请(专利权)人：袁宏斌，
类型：发明
国别省市：青海,63