基于制造任务分解的云资源匹配方法的研究
云制造平台资源服务匹配方法研究
云制造平台资源服务匹配方法研究
云制造平台资源服务匹配方法主要包括以下几个步骤：
1.资源需求分析：对云制造平台所需资源进行需求分析，包括硬件、软件、网络等方面的资源需求，确定资源服务匹配的具体需求。
2.资源服务搜索：根据资源需求，在云制造平台中搜索可能匹配
的资源服务，获取资源服务的有关信息。
3.资源服务评估：对搜索到的资源服务进行评估，包括服务的性能、可用性、安全性等方面的评估，确定哪些资源服务能够满足需求。
4.资源服务比较：对不同资源服务进行比较，根据评估结果选择
最优资源服务，确定具体的资源服务匹配方案。
以上步骤可以通过云平台资源服务匹配系统实现，该系统可以通
过分析用户需求、搜索资源库、评估资源服务和比较资源服务等方式，自动匹配最优的资源服务，实现快速、精准的资源服务匹配。
同时，
该系统还可以基于机器学习等技术，不断学习用户的需求和反馈，不
断优化资源服务匹配策略，提高资源利用效率和用户满意度。
云制造资源与任务的案例
云制造资源与任务案例分析案例背景云制造是一种基于云计算、物联网和大数据等技术的制造模式，通过将制造资源和任务信息进行集中管理和调度，实现制造资源的共享和优化利用，提高制造效率和降低制造成本。
本案例以某汽车制造企业为例，介绍了云制造资源与任务的应用。
该企业在生产过程中，需要对车身进行喷漆作业。
由于喷漆作业需要使用大量的喷漆设备和材料，并且需要进行繁琐的喷漆调配和质量监控工作，传统的生产方式效率低下且成本较高。
为了解决这一问题，该企业引入了云制造资源与任务的技术，通过云平台对喷漆设备和材料进行集中管理和调度，以及对喷漆任务进行优化和分配，实现了喷漆作业的高效、智能和精准化。
案例过程1. 资源建模与管理企业首先对喷漆设备和材料进行资源建模和管理。
通过将喷漆设备和材料的信息输入到云平台中，建立了一个喷漆资源数据库。
该数据库包含了喷漆设备的型号、数量、状态等信息，以及喷漆材料的种类、库存量、供应商等信息。
同时，企业还通过传感器等技术手段，实时监测喷漆设备的运行状态和材料的消耗情况，并将这些数据反馈到云平台上。
这样，企业可以随时了解喷漆设备和材料的使用情况，及时做出调整和补充。
2. 任务优化与分配企业将喷漆任务的信息输入到云平台中，包括车辆型号、喷漆颜色、数量等信息。
云平台根据这些信息，结合喷漆资源数据库中的信息，进行任务优化和分配。
云平台根据喷漆设备的空闲情况和材料的库存情况，自动调度喷漆任务的执行顺序和分配方案。
同时，云平台还根据车辆的型号和喷漆颜色，自动选择适合的喷漆设备和材料，并进行喷漆调配。
3. 质量监控与反馈在喷漆作业过程中，云平台通过传感器等技术手段，实时监测喷漆设备的运行状态和材料的使用情况。
同时，云平台还通过图像识别等技术手段，对喷漆质量进行实时监控和评估。
如果发现喷漆设备出现故障或者材料使用异常，云平台会及时发出警报，并自动调整任务分配和喷漆调配方案，以避免对生产进度和质量造成影响。
4. 数据分析与优化企业通过云平台收集和分析喷漆作业的数据，包括喷漆设备的利用率、材料的消耗量、喷漆质量的评估结果等。
云制造环境下基于动态描述逻辑的制造服务匹配研究
云制造环境下基于动态描述逻辑的制造服务匹配研究杨男;李东波;童一飞【摘要】为解决云制造环境下制造服务显著的异构性、动态性给云制造服务匹配带来的难题,提出了一种基于动态描述逻辑的制造服务匹配方法.建立了基于动态描述逻辑的动作描述理论,给出了复杂动作在描述、拆解、组合过程中需要遵循的原则,提出了“五层三阶段”的云制造匹配策略.用基于DDL的六元组对云制造服务进行建模,该模型能够准确地描述云制造服务的输入、控制和输出,为云制造服务匹配提供语义表达基础,同时,给出了匹配策略下的制造服务匹配规则及初步匹配算法实现.最后,通过对已有锻造系统的云化改造,证明了该方法能够有效地完成云制造环境下制造服务匹配工作.【期刊名称】《中国机械工程》【年(卷),期】2013(024)016【总页数】6页(P2202-2207)【关键词】云制造;云服务;动态描述逻辑;服务建模;服务匹配【作者】杨男;李东波;童一飞【作者单位】南京理工大学,南京,210094;南京理工大学,南京,210094;南京理工大学,南京,210094【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言云制造是一种利用网络和云制造服务平台，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［1］。
作为一种基于海量网络服务的制造新模式，如何在众多发布的制造服务中选取满足用户需要的服务，实现主动匹配成为影响云制造成败的关键因素之一，同时也是建立云制造服务平台的关键技术之一［2］。
文献［3］提出了支持Cache库的语义Web服务匹配算法，该方法将匹配成功的服务放入专门的Cache库中，按照分阶匹配的策略对服务进行匹配。
文献［4］提出了一种基于语义与QoS相结合的全局语义匹配机制，并在该机制指导下搭建了全局匹配的QoS模型，设计了语义匹配算法。
文献［5］提出了一种基于规则与相似度的语义Web服务两阶段匹配方案，在相似度匹配的基础上利用规则推理的方法进行二次匹配并对结果进行精化，从而达到匹配效率和精度的平衡。
基于云计算的制造资源调度优化算法的设计与实现
基于云计算的制造资源调度优化算法的设计与实现引言在制造业领域，资源调度是一项重要的任务。
资源调度的目标是合理安排和分配制造过程中的各种资源，以提高生产效率，减少成本，缩短交货时间，并保证产品质量。
而云计算作为一种新兴的计算模式，具有强大的计算和存储能力，对于制造资源调度优化算法的设计和实现提供了新的思路和方法。
云计算在资源调度优化算法中的应用云计算的概念和特点云计算是一种通过网络提供计算服务和数据存储的方式。
它具有以下几个特点：1.弹性：云计算平台具有强大的扩展性和伸缩性，能够根据需要自动调整资源的使用量。
2.共享性：多个用户可以共享云计算平台上的资源，从而降低了资源的浪费和成本。
3.高可靠性：云计算平台具有备份和容灾功能，能够有效地保证服务的可用性和数据的安全性。
4.高性能：云计算平台能够提供强大的计算和存储能力，能够满足大规模计算和数据处理的需求。
云计算在资源调度优化中的优势云计算作为一种新兴的计算模式，对资源调度优化算法的设计和实现具有以下优势：1.计算能力强大：云计算平台具有强大的计算能力，能够进行复杂的资源调度算法计算，提高算法的精度和效率。
2.存储能力高：云计算平台具有大规模的存储能力，能够存储大量的制造过程数据和调度结果，为算法的实现和优化提供支持。
3.弹性和伸缩性：云计算平台具有强大的扩展性和伸缩性，能够根据需求自动调整资源的使用量，提高资源利用率和响应速度。
4.共享性和协同性：云计算平台可以实现多用户之间的资源共享和协同工作，提高资源的利用率和效率，为多方面的资源调度优化算法提供支持。
云计算和制造资源调度优化算法的结合云计算可以为制造资源调度优化算法的设计和实现提供强大的计算和存储能力，同时具有弹性和伸缩性、共享性和协同性等特点，能够满足复杂的制造过程中的资源调度算法需求。
基于云计算的制造资源调度优化算法的设计和实现，可以充分利用云计算平台的优势，提高资源调度的精度和效率，降低制造成本，提高生产效率，缩短交货时间，并保证产品质量。
基于多分辨率聚类的云制造任务分配
基于多分辨率聚类的云制造任务分配戈鹏;杨欣;肖雄辉;邱厌庆;任佩瑜;刘柱胜;郑伟民【摘要】Aiming at the characteristics of users＇ complicated variable requirements and manufacturing resources＇ dispersed heterogeneous in cloud manufacturing environment, a multi-resolution clustering task allocation method which could get efficient match of demand ability, was proposed to achieve dynamic sharing and intelligent distribution of manufacturing resources. According to characteristic of task goal, appropriate parameters were selected to build function of clustering distance, and the multi-resolution clustering was developed based on this distance. Tasks were decomposed and distributed to corresponding resources along with the clustering process, and a hierarchical structure of demand ability in cloud manufacturing system was obtained. It was a feasible structure to solve the problem of resource efficient allocation and to realize the dynamic matching between requirements and resource ability in cloud manufacturing system. Through examples, the process of proposed allocation scheme was illustrated, and it was proved to be an effective way to make full use of broken manufacturing capacity in cloud manufacturing.%针对云制造环境下用户需求复杂多变和制造资源能力分散异构的特点,为实现制造资源的动态共享与智能分配,提出一种能够在云制造环境下迅速得出需求能力高效匹配的多分辨率聚类任务分配方案。
云制造环境下制造资源的优化匹配.研究
3.6.2基于交叉蛙跳算法的云制造服务平台资源精选过程 (35)4 算例分析 (39)4.1 云制造资源的粗选 (39)4.2 基于SSFLA的云制造资源优选 (45)4.2.1 基于SSFLA的算例 (45)4.2.2 基于GA和PSO的算例对比 (46)5 原型系统主要功能 (49)5.1 系统主要功能模块 (49)5.2 系统运行实例 (50)6 结论与展望 (54)6.1 本文工作总结 (54)6.2 不足与展望 (54)致谢 (55)参考文献 (56)附录 (60)A. 作者在攻读学位期间取得的科研成果 (60)B. 作者在攻读学位期间取得的发明专利 (60)C. 作者在攻读学位期间参加的课题 (60)1 绪论1.1 研究背景及意义1.1.1 研究背景制造业是人类社会发展的重要支柱，制造业的发展体现了一个国家或者地区的经济和综合实力。
进入信息时代以来，由于知识经济、全球化思维、网络化经济和创新科技的影响，制造业领域已经发生了翻天覆地的变化。
伴随着制造业的发展，制造资源的定义也赋予了时代的意义。
广义制造资源是指完成产品整个生命周期的所有生产活动的软、硬件元素，包括了设计、制造、维护等相关活动过程中涉及的所有元素。
狭义制造资源主要指加工一个零件所需要的物质元素，是面向制造系统底层的制造资源，它主要包括机床、刀具、夹具、量具和材料等。
其分类也在不断地变化中，现普遍认为可将制造资源分为人力资源、制造设备资源、技术资源等九大类。
(1)人力资源：人力资源就是在整个制造系统的全生命周期中具有丰富经验的领域专家。
他们能够为资源使用者提供专家咨询、专家诊断等服务。
根据制造系统的知识结构，可将人力资源细分为设计专家、工艺专家、技术专家、管理专家等。
(2)制造设备资源：制造设备资源是在车间层具有具体制造能力的资源的抽象，它们主要为资源需求者提供加工制造服务。
可以根据功能将制造设备资源进一步细化为加工机床、刀具、量具以及工装等加工制造资源。
云制造系统中制造资源匹配研究
云制造系统中制造资源匹配研究杜易洲1,李湉1,邱竞雄2,郭亮2（1.中国航发成都发动机有限公司，成都610503；2.西南石油大学机电工程学院，成都610500）摘要:云制造系统提供了一种崭新的制造模式，是云计算技术与网络化制造模式的结合。
云制造平台运行的过程中，需要根据制造需求对制造资源进行搜索与匹配。
为了便与搜索与匹配，首先将制造需求和制造资源虚拟成订单服务节点和制造服务节点，然后采用R D F对订单服务节点和制造服务节点进行表述。
应用本文所提方法来表征制造资源信息，具有易传输性和可扩展性，适应系统要求。
关键词：云制造；服务节点；R D F；资源匹配中图分类号:TP391.7文献标志码:A文章编号：员园园圆原圆猿猿猿（圆园员8）06原园101原园4 Research on Manufacturing Resource Matching in Cloud Manufacturing SystemDU Yizhou1,LI Tian1,QIU Jingxiong2,GUO Liang2（1.AECC Chengdu Engine Co.,Ltd.,Chengdu610503,China;2.Southwest Petroleum University,Chengdu610500,China）Abstract:Cloud manufacturing system provides a new manufacturing model,which is a combination of cloud computing technology and networked manufacturing model.Cloud manufacturing platform needs to search and match manufacturing resources based on requirements.To make it easier,manufacturing requirements and manufacturing resources are consider as requirements service nodes and manufacturing service nodes,then RDF is then used to describe them.RDF is a structured XML data which can meet the system requirements because of its extensibility and transport easily.Keywords:cloud manufacturing;service nodes;RDF;resource match0引言“云制造”以云计算技术为支撑的一种新型的网络化制造模式[1-4]。
云制造环境下资源建模及优化配置方法
可能的应用前景和社会影响
工业4.0
随着工业4.0的推进，云制造技术将得到更广泛的应用，资源建模及优化配置方 法的研究将有助于提高生产效率、降低成本、提高产品质量等方面产生积极影响 。
可持续发展
通过优化资源配置和减少能源消耗等方式，云制造技术有助于降低环境污染，符 合可持续发展的要求。同时，通过提高生产效率和质量，云制造技术也有助于提 升社会经济效益。
粒子群优化算法是一种基于群体行为的优化算法，通过模拟鸟群、 鱼群等生物群体的行为来寻找最优解。
模拟退火算法
模拟退火算法是一种概率型全局优化算法，通过模拟金属退火过程来 寻找最优解。
04 云制造环境下的 资源共享与协同
资源共享的模式与方法
1 2
基础设施即服务（IaaS）
提供计算、存储和网络等基础设施资源，满足用 户对资源的弹性需求。
分布式资源协同
通过分布式技术实现不同地理位置的资源协同，包括远程过程调用 （RPC）、基于消息传递的通信等。
虚拟化技术
通过虚拟化技术将物理资源转化为虚拟资源，实现资源的动态分配 和调度。
资源共享与协同的案例分析
案例一
某制造企业通过云制造平台实现生产资源的共享和协同，提高了生产效率和降 低了成本。
案例二
某科研团队通过云制造平台实现跨地域的科研资源共享和协同，完成了大规模 的科研项目。
05 云制造环境下的 资源管理优化建 议
基于云计算的资源管理框架
云计算资源管理框架
通过云计算技术，构建一个集中式、可扩展、弹性的资源管理框 架，整合和管理各类资源，包括计算、存储、网络等。
资源虚拟化
通过虚拟化技术，将物理资源转化为虚拟资源，实现资源的动态分 配和共享，提高资源利用率。
基于云计算的制造资源管理与调度
基于云计算的制造资源管理与调度引言云计算是一种分布式计算模型，通过互联网提供可按需访问的资源和服务。
随着云计算技术的快速发展，它已经开始在制造业领域发挥重要作用。
制造资源管理与调度是制造业中一项至关重要的任务，它涉及到对生产资源进行合理的分配和调度，以提高生产效率和降低成本。
本文将探讨基于云计算的制造资源管理与调度的潜力和优势。
云计算在制造资源管理中的应用资源管理的挑战在传统的制造资源管理中，资源分配和调度往往是静态和中心化的。
这种方式存在一些挑战，如信息不一致、运算能力有限、调度效率低等。
因此，需要一种新的方法来解决这些问题。
云计算的优势云计算的出现为制造资源管理带来了新的可能性。
云计算提供了大规模的分布式计算和存储资源，使得资源可以弹性地分配和调度。
此外，云计算具有高可靠性、高可扩展性和低成本等优势，可以满足制造业中对资源管理的需求。
云计算在资源管理中的应用场景在制造资源管理中，可以将云计算应用于以下几个方面：数据分析与预测云计算可以提供强大的计算和存储能力，使得制造企业可以对海量的生产数据进行分析和预测。
通过对生产数据的深度挖掘，企业可以准确地了解资源的使用情况，从而优化资源的分配和调度。
协同生产与物流云计算可以实现资源的共享和协同，使得不同企业之间可以共享资源并协同生产。
通过云平台，制造企业可以更加灵活地进行资源的调度，提高资源的利用率和生产效率。
同时，云计算还可以优化物流和供应链管理，提高物流的准确性和效率。
预防性维护云计算可以通过实时监测和数据分析，提供对设备状态的预测和预警。
制造企业可以根据设备的健康状况，及时进行维护和修理，从而避免设备故障对生产的影响。
这种预防性维护可以减少生产中断和维修成本，提高生产的稳定性和可靠性。
虚拟仿真与优化云计算可以提供虚拟仿真和优化的平台，帮助制造企业进行生产过程的模拟和分析。
通过虚拟仿真，企业可以在生产之前对生产过程进行优化和测试，提高产品质量和生产效率。
《云制造服务双边匹配规划模型与优化方法研究》范文
《云制造服务双边匹配规划模型与优化方法研究》篇一一、引言随着云计算和制造服务领域的不断发展，云制造服务已成为制造业转型升级的重要方向。
在云制造服务中，双边匹配问题显得尤为重要，即服务提供者与服务需求者之间的匹配问题。
为了解决这一问题，本文提出了一种双边匹配规划模型，并对其优化方法进行了深入研究。
二、云制造服务概述云制造服务是一种基于云计算的制造服务模式，通过互联网将制造资源、能力、服务等整合到云平台上，为各类企业提供灵活、高效的制造服务。
在云制造服务中，服务提供者和服务需求者之间的匹配是关键，直接影响到服务的效率和质量。
三、双边匹配规划模型为了解决云制造服务中的双边匹配问题，本文提出了一种基于多属性决策的双边匹配规划模型。
该模型主要包含以下内容：1. 定义服务提供者和服务需求者的属性，如技术能力、服务质量、价格等；2. 建立双边匹配的决策矩阵，根据属性对服务提供者和需求者进行评估和排序；3. 采用多属性决策方法，如层次分析法、模糊综合评价等，对决策矩阵进行综合评价，得出匹配度；4. 根据匹配度进行双边匹配，形成最优匹配方案。
四、优化方法研究针对双边匹配规划模型，本文提出了一种基于遗传算法的优化方法。
该方法主要包括以下步骤：1. 编码：将双边匹配方案编码为遗传算法的个体；2. 初始化种群：随机生成一定数量的个体，形成初始种群；3. 选择、交叉和变异：根据适应度函数对种群进行选择、交叉和变异操作，产生新的种群；4. 适应度评估：采用双边匹配规划模型对种群中的个体进行适应度评估；5. 迭代优化：重复步骤3和4，直至达到预设的终止条件或满足最优解的要求。
五、实验与分析为了验证本文提出的双边匹配规划模型与优化方法的有效性，我们进行了实验分析。
实验结果表明，本文提出的双边匹配规划模型能够有效地对服务提供者和服务需求者进行评估和匹配，得出较为准确的结果。
同时，基于遗传算法的优化方法能够在较短的时间内找到最优的匹配方案，提高了匹配效率和准确性。
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几何
特征
属性约束 信息
表面
可靠的各种服务资源，因此云制造资源具有以下特
尺寸
质量
点：①分布性与多样性。云制造资源是利用互联
精度 重量
网、计算机等技术将现实的各类资源云端化，让存
图１ 制造任务信息分解模型
在不同地域不同行业的资源进行交互使用，因此资
息４ 个方面对制造任务进行分解描述。该模型以机 床类制造任务为例进行描述，机床制造任务的标志
指标，其中包括加工完成总时间，总成本等。白东 息以及服务信息四个信息方面进行表达，描述出制
伟等提出了面向非功能属性的匹配方法，提出了层 造任务所需要的资源类型、资源名称、资源的功能
次化策略的概念，利用不同的发布方式对不同层次 参数和服务质量信息等。之后从这４ 个方面与满足
的策略进行发布，服务发现的过程与不同层次的策 需求的制造资源信息进行匹配值计算，其中制造任
略匹配结合在一起［５］。Ｓｙｃａｒａ 采用Ｗｅｂ 本体语言 务的信息分解表达如图１ 所示。
对网络化协同产品开发资源进行描述，利用扩展 由图１ 可知，制造任务信息分解模型从制造任
ＵＤＤＩ 的方法进行资源的语义级别匹配［６］。
务的标志信息、功能信息、属性约束信息和服务信
基金项目：浙江省自然科学基金项目———“基于供应子链的云制造资源计划研究”（项目编号：ＬＹ１４Ｇ０１０００２；项目负责人：屠建飞）成果 之一。
分布式和集中式相结合的机制，建立了相应的分层 要环节。
模型，并给出资源查找过程［３］。Ｌｅｕｎｇ 和Ｐｉｎｅｄｏ 证 制造任务信息描述时以资源的需求方为出发
明了当制造资源数量超过３ 个时，全部任务的完成 点，为了能将制造任务的信息分解合理，本文借鉴
时间是一个ＮＰ 问题［４］。同时他们锁定了几种衡量 文献［７］从任务的标识信息、功能信息、属性约束信
2018 年 4 月 第 2 期
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基于制造任务分解的云资源匹配方法的研究
梁晓星 屠建飞 王 磊
（宁波大学机械工程与力学学院，浙江宁波３１５２１１）
摘 要：针对目前信息数据的迅猛发展，许多公司开始了资源云端的应用。为了实现云制造资源与制造任务间的 准确匹配，在云制造资源的特点和分类基础上，对制造任务的分解和制造资源的匹配方法进行研究。首先将企业 的制造生产任务进行分解描述，使之与云制造资源分类属性间的匹配变得可行。采用资源类型、资源基本信息和 服务质量三种算法完成云制造资源的匹配，最后通过实例验证了匹配方法的有效性。 关键词：云制造资源；资源模型；任务分解；匹配
高层次应用的制造资源，即是面向虚拟的云制造和
状态 信息
网络化制造的信息要求。狭义的制造资源是广义
任务
任务
制造资源的子类，是现实生活中看地见摸地着现场
性能
类型
标志 信息
名称
交易的各种资源。
参数 功能
制造
数量 服务
２ 云制造资源匹配的方法
材料
价格
类型
信息
任务
信息 时间
云制造的目的是为用户提供按需使用的、优质
源的分布就比较广泛。制造资源是多种多样的，包 含了产品设计、制造和服务的整个产品生命周期中
信息包括机床类型和机床名称描述以及机床的状 涉及到的一切资源。②动态性，即按照需求方的请
态信息；功能信息需求包括机床需求任务的性能参 求，随时随地的提供各种服务资源。③互操作性，
数、机床加工的材料和加工方法，也可以是机床的 即支持制造资源与制造能力的相互操作，云制造资
足要求的。
资源匹配方法的进行研究。
制造任务的需求是制造资源资源匹配的关键， ２ １ 状态与类型的匹配
必须能够针对任务的各种需求信息匹配云制造资 对于满足制造任务需求信息的资源集合，首先
源，因此对不同种类制造任务进行恰当的描述也是 要确定资源的状态信息，所以对资源状态信息进行
资源匹配的重要环节。而且不同类型的资源描述 规定，其中状态信息的取值为１ 和０。１ 表示资源空
加工方法、设计能力等；属性约束信息包括机床的 源的提供者与需求者可以相互使用彼此的服务。
加工尺寸、可加工材料的重量、机床加工精度、表面 ④协同性，即面向功能复杂的制造任务时，“云制
质量等；服务信息包括机床服的价格、使用时间、信 造”需要多用户、各种制造资源的协同。
誉度等，因此使用该模型的进行加工任务分解是满 鉴于上述云制造资源的特点，本章将对云制造
上述研究为云制造资源的匹配提供许多有益 的方法。但大多数研究主要是从整体上强调云资 源的匹配，缺少对不同类型生产任务和资源间匹 配。所以本文从企业加工生产任务的信息分解出 发，针对不同任务类型和层次，对云制造资源从类 型、资源信息描述和ＱｏＳ ３ 个方面进行匹配，从而为 实现制造任务需求的多类型和多层次匹配提供 方法。
１ 制造任务信息的分解与云资源概述
需求与功能多样、种类繁多的云制造服务进行匹 １ １ 制造任务的分解
配［１］，贺文锐等将云制造环境下制造资源发现划分 制造任务的需求信息是资源匹配的基础，需要
为３ 个过程：资源定义、任务定义、面向任务模型的 针对任务的各种需求来匹配云制造现方面，采用 制造任务的信息进行恰当的描述是资源匹配的重
作者简介：梁晓星，宁波大学机械工程与力学学院硕士研究生，研究方向：制造资源匹配与集成研究；屠建飞：宁波大学机械工程与力学学 院副教授，研究方向：制造业信息化、质量管理、企业资源计划等；王磊，宁波大学机械工程与力学学院硕士研究生，研究方向：生产线节能控制。 ６５
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会有差异，像一些约束信息参数和功能参数的称 闲可以使用，０ 表示资源处于使用状态，无法立即提
谓。根据制造任务属性，制造任务资源类型可分为 供使用。只有当资源的状态信息为１ 时才能进行资
产品设计类、制造加工类、检测类、物料零件类、维 源类型的匹配。当进行类型匹配时使用ＴｙｐｅＭａｔｃｈ
０ 引 言
近年来随着云制造理论与应用技术的快速发 展，带动了企业间的合作模式日趋多样。特别是各 种云制造共享技术与平台的应用与发展，使得制造 资源信息的流通性得到了增强。但是，面对海量的 资源信息，过滤筛选以得到企业所需要的资源，成 为必须解决的难点，为此许多学者对此进行了研究。
云制造服务资源匹配是实现云制造的核心技 术之一，它是指在云制造环境下，将用户个性化的