云制造环境下的制造资源优化配置研究_王时龙

第１８卷第７期计算机集成制造系统Ｖｏｌ．１８Ｎｏ．７２　０　１　２年７月Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍｓ　Ｊｕｌｙ　２　０　１　２文章编号：１００６－５９１１（２０１２）０７－１３９６－１０收稿日期：２０１１－１２－１４；修订日期：２０１２－０４－２０。

Ｒｅｃｅｉｖｅｄ　１４Ｄｅｃ．２０１１；ａｃｃｅｐｔｅｄ　２０Ａｐｒ．２０１２．基金项目：国家杰出青年科学基金资助项目（５０９２５５１８）；国家自然科学基金资助项目（５１００５２６０）；国家科技支撑计划资助项目（２０１２ＢＡＦ１２Ｂ０９）。

Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ　ｉｔｅｍｓ：Ｐｒｏｊｅｃｔ　ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ　ｂｙ　ｔｈｅ　Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｏｕｔｓｔａｎｄｉｎｇ　Ｙｏｕｔｈ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ，Ｃｈｉｎａ（Ｎｏ．５０９２５５１８），ｔｈｅ　Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ，Ｃｈｉｎａ（Ｎｏ．５１００５２６０），ａｎｄ　ｔｈｅ　Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｋｅｙ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｒ＆Ｄ　Ｐｒｏｇｒａｍ，Ｃｈｉ－ｎａ（Ｎｏ．２０１２ＢＡＦ１２Ｂ０９）．云制造环境下的制造资源优化配置研究王时龙，宋文艳，康　玲，李　强，郭　亮，陈桂松（重庆大学机械传动国家重点实验室，重庆　４０００４４）摘　要：为有效地对云端服务资源进行优化配置以降低制造服务成本，在云制造资源优化配置问题进行形式化描述的基础上，考虑物料流和信息流对时间和成本的实际影响，构建了以成本和时间最小化、质量最优化为目标的资源优化配置模型，并采用最大继承法对资源配置模型进行求解，计算结果表明了该模型和算法的有效性。

通过与现存算法进行比较，验证了该模型及算法的稳定性和可行性。

关键词：云制造；资源配置模型；最大继承法；物料流；信息流中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标志码：ＡＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ　ｒｅｓｏｕｒｃｅ　ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｃｌｏｕｄ　ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＷＡＮＧ　Ｓｈｉ－ｌｏｎｇ，ＳＯＮＧ　Ｗｅｎ－ｙａｎ，ＫＡＮＧ　Ｌｉｎｇ，ＬＩ　Ｑｉａｎｇ，ＧＵＯ　Ｌｉａｎｇ，ＣＨＥＮ　Ｇｕｉ－ｓｏｎｇ（Ｓｔａｔｅ　Ｋｅｙ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ　ｏｆ　Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ　Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ　４０００４４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ　ｏｐｔｉｍｉｚｅ　ｔｈｅ　ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｃｌｏｕｄ　ｓｅｒｖｉｃｅ　ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ　ａｎｄ　ｔｏ　ｒｅｄｕｃｅ　ｔｈｅ　ｃｏｓｔ　ｏｆ　ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｓｅｒｖｉｃｅｓ，ｂｙ　ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ　ｔｈｅ　ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ　ｏｆ　ｍａｔｅｒｉａｌ　ｆｌｏｗ　ａｎｄ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｆｌｏｗ　ｏｎ　ｔｉｍｅ　ａｎｄ　ｃｏｓｔ，ａ　ｒｅｓｏｕｒｃｅ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｌｅａｓｔ　ｃｏｓｔ，ｔｈｅ　ｌｅａｓｔ　ｔｉｍｅ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｍｏｓｔ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｆｏｒｍａｌ　ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ　ｏｆ　ｒｅｓｏｕｒｃｅ　ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ　ｐｒｏｂ－ｌｅｍ　ｉｎ　ｃｌｏｕｄ　ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ　ｗａｓ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｍａｘ　Ｉｎｈｅｒｉｔ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＭＩＯ）ａｐｐｒｏａｃｈ　ｗａｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｓｏｌｖｅ　ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔ　ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄ　ｔｈｅ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ　ｏｆ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｍｏｄｅｌ．Ｔｈｒｏｕｇｈ　ｃｏｍｐａｒｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｃｕｒｒｅｎｔ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｉｓ　ｍｏｄｅｌ　ｗｅｒｅ　ｖｅｒｉｆｉｅｄ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｃｌｏｕｄ　ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ；ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌｓ；ｍａｘ　ｉｎｈｅｒｉｔ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｍａｔｅｒｉａｌ　ｆｌｏｗ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｆｌｏｗ０　引言２１世纪，我国已经成为当今世界上拥有制造加工资源最丰富的国家，然而目前利用制造资源的方式造成了极大的浪费，不利于我国制造业的可持续发展［１］。

而现代高技术的发展，如先进计算机技术、网络技术、信息技术、管理技术等为实现云制造提供了技术基础。

云制造是一种利用网络和制造服务平台，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的一种网络化制造新模式［２］，其目的是将分散在不同地理位置的制造资源通过服务器集中起来，为分布在不同位置的用户提供比传统的网络化制造更便捷及时的服务。

当前的网络化制造主要是以固定数量的资源或既定的解决方案为用户提供服务，缺乏动态性；应用服务提供商（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｐｒｏｖｉｄｅｒ，ＡＳＰ）平台解决了中小企业应用系统等的信息化软件成本问题，但未实现底层制造设备的远程共享；制造网格构建了资源共享平台，实现了分散资源集中共享，是“多对一”的形式。

云制造在借鉴已有网络化制造模式成果的基DOI ：10.13196/j.cims.2012.07.55.wangshl.009第７期王时龙等：云制造环境下的制造资源优化配置研究础上，提出了面向服务制造的新思想。

它不仅体现了“分散资源集中共享”的思想，还体现了“集中资源分散服务”的思想，即其服务模式既有“多对一”，又突出了“多对多”形式［２－３］。

云制造资源的优化配置是实现云制造技术的关键之一。

其中，云制造资源优选模型和求解机制的优劣将直接影响云资源的快速、准确共享。

已有的网络化制造开展了基于启发式算法的资源优化配置研究［４－１４］。

马雪芬［４］等提出了基于遗传算法的制造资源优化配置模型，通过实例验证了该配置优化模型的可行性及其解的有效性，周珂等［５］提出了网络化制造环境下面向制造资源单元级资源配置的方法，采用遗传算法解决了制造单元级资源配置协同优化问题；尹胜等［６］构建了多任务外协加工资源优化配置模型，并引入遗传算法求解了该配置模型。

马雪芬、周珂等从物料流即设备资源的角度构建了制造资源配置模型，实现了实体物流中时间与成本的有效衔接，但未考虑信息流在资源配置中的虚拟衔接。

此外，所采用的遗传算法虽然能够进行全局搜索和全局优化，求得近似最优解，但是算法初始参数的选择更多的是依靠实验和经验，并没有理论依据，如果参数的初始值设置不合理，则会降低算法的全局搜索能力和搜索速度，导致局部收敛，很难求得最优解。

基于以上考虑，本文建立了云制造资源优化配置模型，通过设置物料流和信息流在资源配置过程中对成本和时间的影响系数，使优化结果更接近实际情况。

本文采用最大继承法［１５］（Ｍａｘ　Ｉｎｈｅｒｉｔ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＭＩＯ）对云制造资源配置模型进行了求解，并比较分析了不同算法的优化结果。

１　云制造的特征和资源分类１．１　云制造的主要特征文献［２］给出了云制造的定义并阐述了云制造的思想，指出云制造技术是在现有网络化制造和服务技术的基础上，融合云计算、数字化技术、高性能计算、物联网等技术，将各类制造资源（制造硬设备、计算系统、软件、模型、数据和知识等）虚拟化，进行统一、集中的智能化管理和经营，为制造全生命周期过程（设计、加工、仿真、试验、维护、销售、采购和管理）提供可随时获取、按需使用、安全可靠、优质廉价的制造服务。

根据云制造的思想，未来的用户能够像获得水、电、气、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上的信息一样，方便地从网络上获得所需的各种制造服务［１６］，因此云制造具有以下主要特点［１７－２０］：（１）异构性和分散性　云制造所共享的制造资源种类繁多，贯穿于整个制造全生命生产周期，且分布在不同物理位置的企业和组织内。

不同的企业和组织对制造资源拥有不同的管理标准和规范，因此云制造技术支持异构制造资源的聚合调用。

（２）动态性　在云制造系统中，制造资源不是预先固定的，而是随着资源状态和时间动态变化的。

根据云用户需求，云平台可以随时、动态、敏捷地增减制造资源。

云制造的动态性表明制造资源需求者和制造资源提供者是一种即用即合、用完即散的关系。

（３）实时性　为实时响应用户需求，快速、灵活地组成各类服务，云制造服务必须实时反映实际加工设备等资源的状态，因此云制造提供的服务具有更高的实时性。

（４）主动性　在实际制造中，如果企业缺少某加工设备或自身加工设备等资源闲置，则无法按时完成订单或获得加工收益，这是一种被动的制造。

在云制造模式中，用户通过平台发布需求，在知识、语义、匹配推理等技术的支撑下，云平台能够主动寻找资源提供方，实现主动智能寻租。

因此在云制造中，制造活动具有主动性。

（５）服务性　云制造中的制造云服务应用于制造全生命周期，包括论证即服务、设计即服务、生产加工即服务、实验即服务、仿真即服务、经营管理即服务、集成即服务等，这种“制造即服务”模式有利于现代企业由生产型向服务型转变。

（６）互动性　云制造提供的制造服务具有互动性，即制造资源间与制造能力间的互操作或用户和服务间的交互，包括人机交互、机人交互、机机交互及人人交互等。

（７）协同性　在很多情况下，单一的制造服务无法满足用户需求，云制造技术支持面向制造的多用户协同和大规模复杂制造任务的协同。

（８）开放性　在云制造模式下，平台面向不同行业、不同企业、不同用户、不同产品开放，具有高度开放性。

通过提供某制造资源或制造能力进入平台，与现有的制造模式相比，更加丰富了产品种类，降低了用户的入门标准。

高度开放的平台拥有更加丰富的资源，为快速、灵活地响应用户需求和动态建立粒度不同的协同体提供了基础。

（９）容错性　虚拟化云制造资源所对应的物理７９３１计算机集成制造系统第１８卷制造资源难以避免各种故障或运行时错误的发生，云制造中高效的容错机制能够在用户完全不知情的情况下，快速替换将要发生或已经发生故障的资源，提高了云制造的可靠性。

１．２　云制造资源种类云制造作为第三方运营服务平台，为制造用户和制造资源服务提供者提供专业的服务，由于云制造是以提供制造全生命周期过程的生产性服务为目的，具有分布性、多样性、动态性（实时性）、抽象性和异构性。

按照制造资源的分布性和制造加工特点，设备在提供一种服务时，不能同时提供另一种服务，具有专一性；而知识资源等能够同时向多个用户提供制造服务，这种服务不会受物理地理位置的约束。

因此，从云平台第三方服务提供方的角度，将制造资源分为硬制造资源、软制造资源和制造能力［３］。

其中，硬制造资源包括物料资源、设备资源、硬件资源；软制造资源包括软件资源、知识资源、人力资源、物流资源；制造能力指制造过程中相关的论证、设计、生产、实验、管理和集成等能力。