服务环境下多粒度制造资源自适应组织与发现

为了加强区域协同制造,实现面向服务的制造,提出一种基于地理分区与制造资源分类树的多粒度制造资源自适应组织与发现机制。构建了基于业务流程的多粒度制造资源和多粒度制造服务模型作为协同资源存储的基础,讨论了制造资源分类树和多粒度制造资源的组织结构,进而给出了多粒度制造资源组织的自适应机制,包括多粒度制造资源的动态加入和退出以及资源的维护、负载感知的资源节点的分裂与合并,并设计了基于分类检索与三阶段匹配的多粒度制造资源发现算法。经算法性能比较,基于制造资源分类树的分类检索算法比同类算法有较快的搜索性能,粗粒度服务比单粒度服务组合具有更快的资源发现性能。通过仿真实验,验证了模型及其相关算法的有效性。

基于制造业多粒度模型下的流程优化组合

在多粒度模型下对4个服务质量因子进行了性能的评估,并且根据实际云制造的生产情况引入了距离因子,并跟原有的性能描述进行对比。结果表明:引入了距离因子以后,表现出的服务组合性能和原始服务组合性能有所不同,这种表现更接近实际情况。