《云制造服务系统的协同策略优化与计算实验评估》

1.主要技术内容:

作为一种体现服务化、网络化、智能化的制造新模式,云制造融合了云计算、服务计算、物联网、人工智能等技术,具有强大的资源汇聚和按需服务能力。但是,云制造服务包括种类繁多的实体制造资源与能力,协同过程依赖于供需动态匹配、价值信息传递、节点实时变化等复杂环节。因此,如何实现云制造服务之间的跨界协同已经成为影响云制造最为关键的瓶颈问题之一,也是云制造进一步深入实施和广泛应用的巨大障碍。

该项目将从服务生态系统的视角出发,通过“运营模式→服务设计→反馈调整”的研究步骤,形成一套云制造服务的协同策略设计、进化与评估方法,理清实体网络与服务网络之间的循环反馈作用,实现云制造服务之间的动态协同,解决复杂动态环境下实时供需匹配问题。具体研究成果如下:

(1)云制造服务协同的运行模式:针对集群企业之间的协同需求,设计了具有定制化功能的云制造服务协同运行模式;针对企业跨链接协同的复杂动态交互关系,提出了一种物理层与信息层的映射建模方法,为复杂性分析提供支持;进一步,针对线下服务资源供给有限以及用户之间的博弈关系等问题,提出了一种基于物理层与信息层之间反馈进化的服务推荐机制。

(2)云制造服务协同的策略设计:针对物理-信息缺乏协同的问题,提出了基于企业网络化协作模式的服务组合方法;针对普遍存在的服务资源非均等化分配现象,在QoS模型中集成横向协同特征以实现服务策略的均等化;针对服务系统如何随着环境变化而自适应的问题,提出了基于“反馈”的服务系统进化机制,能够根据任务需求执行的情况进行服务组合方案的调整。

(3)云制造服务策略的实验评估:针对复杂环境下云制造服务协同策略难以评估的问题,提出了一种基于社会学习范式的计算实验评估方法,整个建模框架从供需匹配的角度出发,包括个体、组织和社会三个层次,形成了一个协同演化的反馈闭环。该方法能很好地模拟制造服务生态系统的演化过程,可以对服务策略进行各种压力以及极限实验,全面评估其实施效果。

2.主要技术性能指标:

该项目针对云制造系统的运行复杂性问题,提出制造服务生态系统的复合建模方法,采用机理分析能够抓住过程的本质特征和主要矛盾,采用数据驱动方法来获取潜藏在数据中的信息和知识,提取过程转换机理特征。针对云制造服务物理-信息缺乏协同的问题,提出面向供需适配的云制造服务协同策略与进化方法,能够使服务策略更加适应企业间协同模式。针对服务协同策略的评估问题,提出了一种基于社会学习范式的计算实验评估方法,能够低成本实现服务策略的全面评估与反馈优化调整。

3.同行引用及评价:

项目研究成果在河南省高校科技创新人才验收时获得优秀级别评价。20篇主要论文有8篇发表在IEEE Trans等国际顶尖期刊上,均为中科院SCI一区。项目在服务供需匹配均衡化方面的成果得到了服务计算领域资深专家陈俊亮院士的高度好评。

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