基于动态匹配网络的制造服务组合自适应方法-章振杰 , 张元鸣 , 徐雪松 , 高飞 , 肖刚.pdf

上善若水

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2022-05-19

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软件学报 ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@iscas.ac.cn

Journal of Software,2018,29(11):3355−3373 [doi: 10.13 328/j.cnki.jos.005475] http://www.jos.org.cn

基于动态匹配网络的制造服务组合自适应方法

∗

章振杰

张元鸣

徐雪松

高

飞

肖

刚

1,2

(浙江工业大学机械工程学院,浙江杭州 310023)

(浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江杭州 310023)

通讯作者: 肖刚, Email: xg@zjut.edu.cn

摘要: 云制造(cloud manufacturing,简称 CMfg)模式下,制造任务和制造服务都处于动态变化的环境中,制造服务

组合的动态适应能力问题亟待解决.针对这一问题,以制造任务和制造服务的匹配关系为基础,构建了制造任务-制

造服务动态匹配网络(dynamic matching network,简称 DMN)理论模型,在此基础上提出了一种三阶段的制造服务组

合自适应方法(three-phase manufacturing service composition self-adaptive approach,简称 TPMSCSAA).第 1 阶段通过

负载队列模型对 QoS 进行动态评估,以负载和动态 QoS 为优化目标,将最优制造服务组合问题转化为制造服务网络

中最短路径的搜索,实现制造服务的动态调度;第 2 阶段对不同类型的制造任务和制造服务变更进行实时获取,同步

更新制造任务网络和制造服务网络;第 3 阶段触发动态调度算法,完成动态匹配边的重构.最后,通过对电梯设计服务

组合的实验仿真,验证了方法的可行性和有效性.

关键词: 动态匹配网络;制造服务组合;自适应;变更;动态调度;负载队列;动态 QoS

中图法分类号: TP311

中文引用格式: 章振杰,张元鸣,徐雪松,高飞,肖刚.基于动态匹配网络的制造服务组合自适应方法.软件学报,2018,29(11):

3355−3373. http ://www.jos.org.cn/1000-9825/5475.htm

英文引用格式: Zhang ZJ, Zhang YM, Xu XS, Gao F, Xiao G. Manufacturing service composition self-adaptive approach based

on dynamic matching network. Ruan Jian Xue Bao/Journa l of Software, 2018 ,29(11):3355−3373 (in Chinese). http://www.jos.org.

cn/1000-9825/5475.ht m

Manufacturing Service Composition Self-Adaptive Approach Based on Dynamic Matching

Network

ZHANG Zhen- Jie

, ZHANG Yuan-Ming

, XU Xue-Song

, GAO Fei

, XIAO Gang

1,2

(College of Mechanical Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023 , China)

( College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China)

Abstra ct : In cloud manufacturing (CMfg) model, both manufacturing tasks and manufacturing services are in a dynamic environment,

therefore the dynamic adaptability of the manufacturing service composition needs to be solved urgently. To address this problem, a

theoretical model for manufacturing task and manufacturing service dynamic matching network (DMN) is constructed based on the

matching relationships between manufacturing tasks and manufacturing services. Based on this model, a three-phase manufacturing

service composition self-adaptiv e approach (TPMS CSAA) is proposed in this p aper. First ly, by using the load and dynami c QoS evaluated

by the load queue model as the optimization goals, the optimal manufacturing service composition is transformed into the shortest path

search in the manufacturing service n etwork, and thus d ynamic scheduling of manufacturing service composition is reali zed. Secondly, the

∗ 基金项目: 浙江省重大科技专项(2014C01048, 2018C01064); 浙江省公益性技术项目(2017C31014)

Foundation item: Zhejiang Special Science and Technology Special Project (2014C01048, 2018C01064); Public Projects of

Zhejiang Province (2017C31014)

本文由面向智能制造的业务过程管理与服务技术专题特约编辑王建民教授、刘建勋教授推荐.

收稿时间: 2017-0 7-17; 修改时间: 2017-09-16; 采用时间: 2017-11-14; jos 在线出版时间: 2017-12-06

CNKI 网络优先出版: 2017-12-06 15:37:21, http://kns.cnki.net/kcms/d etail/11.2560.TP.20171206.1536.022.html

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Journal of Software 软件学报 Vol.29, No.11, November 2018

changes of manufacturing tasks and manufacturing services are obtained to refresh the manufacturing task network and manufacturing

service network in real time. Thirdly, the dynamic scheduling algorithm is triggered to complete the reconstruction of the dynamic

matching edges. Finally, the experimental simulation of elevator design service composition is carried out to validate and verify the

proposed approach.

Key words: dynamic matching network; manufacturing service composition; self-adaptive; change; dynamic scheduling; load queue;

dynamic QoS

当前,制造业信息化正处于转型升级阶段.客户需求趋于多样化和个性化,迫使企业由生产型向服务型转变

升级

[1]

,以便能够快速响应客户需求,缩短产品开发周期,降低研发成本,保持市场业务敏捷性.云制造的提出,为

这种转变提供了有力支持.云制造是一种根据用户需求组织网上制造资源并提供各类按需制造服务的网络化

制造新模式,旨在应对用户不确定、动态变化的需求,真正实现资源按需分配和使用

[2,3]

.云平台按需提供服务,

用户按需使用资源,这种按需供给架构是云制造模式区别于其他网络化制造模式的核心特征.

云制造模式下,制造需求映射成制造任务,制造资源映射成制造服务,制造任务通过寻租找到匹配的制造服

务,从而实现对物理制造资源的调度.制造服务通常需要以服务组合的形式来完成复杂多样的制造任务

[4]

.然而,

制造任务和制造服务都处于动态多变的环境中.一方面,云制造是用户参与的制造新模式,用户的需求贯穿于产

品的全生命周期.在任何一个阶段,用户的需求(包括功能性需求和非功能性需求)都可能发生改变,需求的多变

性很可能使制造任务无法顺利执行,如何快速响应需求的变化,成了亟待解决的问题.另一方面,制造服务组合

过程需要考虑资源的实际服务能力和可用性

[5]

,由于制造资源的动态性,使制造服务处于动态的环境中,包括新

的服务加入,旧的服务演化(例如,服务接口变化)或者消亡;对于正在被调用的服务,也有可能发生异常(例如,服

务失效、QoS 异常). 如何有效管理海量的制造服务,提高服务系统的自适应能力,保证服务组合的可靠性和可信

性,是云制造由理论走向成熟的重要保证.

制造任务和制造服务的动态多变对云制造系统的管理带来了严峻的挑战.目前,对云制造环境下服务组合

自适应方法缺乏深入的研究,未形成成熟的解决方案.因此,本文运用复杂网络相关理论,构建制造任务-制造服

务动态匹配网络理论模型,基于此提出了制造服务组合自适应方法,为制造任务和制造服务的动态管理提供了

理论依据,其主要贡献包括:

• 第一,提出了动态匹配网络理论模型,上层为制造任务网络,下层为制造服务网络,用于表达制造服务之

间的调用关系、制造任务之间的执行关系、制造服务与制造任务之间的动态匹配关系以及各制造任

务节点和制造服务节点的时间状态属性;

• 第二,提出了一种基于动态 QoS 和负载的制造服务动态调度算法,该算法通过负载队列模型对动态

QoS 进行评估,以负载和动态 QoS 为优化目标,将最优制造服务组合问题转化为制造服务网络中最短

路径的搜索,实现制造服务的在线分步组合;

• 第三,提出了一种变更驱动的制造服务组合动态调整方法,能够根

据不同类型的制造服务变更和制造

任务变更实时更新制造任务网络和制造服务网络,并通过动态调度算法实现服务组合的自动调整.

本文第 1 节介绍相关研究.第 2 节给出研究问题的相关描述.第 3 节介绍制造任务-制造服务动态匹配网络

的构建.第 4 节介绍基于制造任务-制造服务动态匹配网络的制造服务组合自适应方法.第 5 节通过实验仿真分

析验证方法的可行性和有效性.第 6 节对全文进行总结.

1 相关研究

针对动态多变的运行环境,不同的研究者从不同的角度提出了相应的服务组合自适应方法.Chafle 等人针

对执行过程中服务的失效和 Qo S 的变化,设计了一种服务组合和执行的自适应方法,通过为服务组合提供多个

备选方案提高对动态环境的应变能力

[6]

.Zeng 等人提出了基于整数规划的重规划( global-re pla nning ) 的思想用

于应对服务组合运行时出现的异常,保证 QoS 的最优性

[7]

.但是重规划会带来额外的开销,为此,Dai 等人提出了

一种服务组合自愈(se lf -heali ng)方法,通过性能预测减少重选取的次数,提升自适应性能

[8]

.尚宗敏等人认为:当

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