基于可靠性可信性分析的云制造服务组合优化

来源：计算机集成制造系统杂志2021年第6期北京时间：

作者：李永湘,姚锡凡,刘敏

单位：1.贵州工程应用技术学院机械工程学院2.华南理工大学机械与汽车工程学院

摘要：针对不稳定的制造实体可靠性和服务信誉给新时代制造带来的影响,分析了云制造服务可靠性和可信性,将服务可靠度和可信度、组合复杂度和协同度与执行时间和费用相结合,构建了一种新的服务质量(QoS)评价模型;并通过加权相对偏差评价服务组合性能,提出一种熵增强粒子群优化算法(EEPSO),再引入正态云以提高算法前期全局搜索能力和后期局部寻优精度。以举升装配机器人制造任务为例,验证了优化模型有效性和EEPSO算法可行性。结果表明,与标准遗传算法(SGA)、混合布谷鸟算法(CSBHC)、粒子群优化算法(PSO)、云熵遗传算法(CEGA)这4种算法相比,EEPSO具有更快收敛速度和更好综合性能。

关键词：云制造,熵增强粒子群优化算法,服务组合,服务可靠度,服务可信度

基金资助：国家自然科学基金委员会与英国爱丁堡皇家学会合作交流项目(51911530245);国家留学基金管理委员会资助项目(留金美［2020］1509号);贵州工程应用技术学院高层次人才科研启动资助项目(院科合字G2018009);贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教合KY字［2019］158)。