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《云制造環(huán)境下服務(wù)個性化推薦與組合優(yōu)化研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
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6、gEnvironmentDecember2016摘要隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、通信網(wǎng)絡(luò)等新一代信息技術(shù)的不斷發(fā)展及其與先進制造模式的不斷融合，云制造已經(jīng)成為我國生產(chǎn)型制造業(yè)向服務(wù)型制造業(yè)轉(zhuǎn)型的新引擎。在云制造環(huán)境下，企業(yè)通過對制造服務(wù)的封裝、發(fā)布、發(fā)現(xiàn)、評價，把網(wǎng)下海量的、異構(gòu)和分布式的生產(chǎn)制造資源緊密連接起來，可以有效實現(xiàn)制造資源的高效共享，降低生產(chǎn)成本，提高企業(yè)資源的配置效率和利潤率。但是，云制造的開放性、社交性及其企業(yè)用戶的廣泛性給制造服務(wù)的個性化推薦與組合優(yōu)化帶來一些難題。首先，現(xiàn)有的制造服務(wù)
7、個性化推薦技術(shù)沒有充分考慮企業(yè)所提供服務(wù)隨時間變化的動態(tài)性和制造服務(wù)鏈中信譽相互傳遞的全局性對評價結(jié)果的影響，導(dǎo)致推薦結(jié)果的不準確。其次，云制造環(huán)境下服務(wù)組合優(yōu)化面臨更模糊、更復(fù)雜、更多變的計算任務(wù)，目前缺乏一個有效的數(shù)學(xué)模型對制造服務(wù)組合優(yōu)化問題進行形式化表達和處理。針對上述問題，本文將以如何實現(xiàn)云制造環(huán)境下服務(wù)個性化推薦以及服務(wù)組合優(yōu)化為目標，重點研究基于時間感知超文本敏感標題搜索(Hyperlink-InducedTopicSearch，簡稱HITS)算法的企業(yè)信譽評價技術(shù)，將服務(wù)供應(yīng)企業(yè)
8、的信譽值、服務(wù)消費企業(yè)的信譽值與協(xié)同過濾推薦方法相結(jié)合，為企業(yè)用戶推薦合適的制造服務(wù)。此外，針對云制造環(huán)境的復(fù)雜性和模糊性，建立一個模糊服務(wù)質(zhì)量(QualityofService，簡稱QoS)感知的服務(wù)組合優(yōu)化多目標數(shù)學(xué)模型，并針對生物地理學(xué)優(yōu)化(Biogeography-BasedOptimization，簡稱BBO)算法的缺陷引入入侵算子，提升服務(wù)組合優(yōu)化的效果。本文的創(chuàng)新點如下：1.提出了適合云制造環(huán)境的、考慮服務(wù)動態(tài)性和信譽全局性的企業(yè)信譽評價方法。由于HITS算法具有信譽傳遞的特性，且
