面向多任务的制造云服务组合_刘卫宁

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轴承制造业生产数据实时集成系统设计与实现

轴承制造业生产数据实时集成系统设计与实现作者：***来源：《计算机时代》2022年第08期摘要：为解决轴承制造业信息采集实时性差、数据集成度低等问题，提出一种基于边缘计算的实时数据处理方法。

针对多源异构数据共享，构建了基于SOA架构的系统设计模型，以及一种利用Web Service技术的系统数据集成方法，实现了面向轴承制造的生产数据实时集成。

开发了数据采集客户端和可视化集成云平台并将其成功应用于浙江某轴承企业，满足了生产进度可视化、生产数据实时性、异构数据集成性等需求，同时证明了方法的可行性。

关键词：轴承制造; 数据采集; 系统集成; 数据处理架构; 边缘计算中图分类号：TH-9;TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2022）08-56-04Design and implementation of real-time production data integrationsystem for bearing manufacturingWu Tianye（School of machinery and automatic control， Zhejiang Sci-Tech University， Hangzhou，Zhejiang 310000， China）Abstract： In order to solve the problems of poor real-time and low data integration of bearing manufacturing information collection， a real-time data processing method based on edge computing is proposed. Kappa data processing architecture is exploited in this method to instantaneously calculate large quantities of streaming data. Meanwhile， edge computing incorporated with feedback loop is adopted to reduce the information transmission delay and fulfill the closed-loop control of the manufacturing process. The resulting data collection client and visual integration cloud platform are successfully proved and applied in a bearing manufacturing company in Zhejiang Province， which satisfies the requirement of manufacturing process visualization， real-time data collection， and heterogeneous data integration.Key words： bearing manufacturing; data collecting; system integration; data processing architecture; edge computing0 引言隨着“工业4.0”[1]、“中国制造2025”[2]以及我国两化融合政策[3]的深入推进，数字化、网络化、智能化与传统轴承制造相结合是当今轴承制造业发展的趋势。

面向科学研究第四范式的云服务框架模型

面向科学研究第四范式的云服务框架模型面向科学研究的第四范式云服务框架模型科学研究的快速发展离不开现代计算技术的支持。

随着云计算的兴起，云服务成为科学研究中不可或缺的一部分。

而面向科学研究的第四范式云服务框架模型的出现为科学家们提供了更加高效、灵活的科研工具和服务。

本文将对这一框架模型进行介绍和探讨。

我们需要了解第四范式云服务框架模型的基本概念。

第四范式是指利用大数据和人工智能技术，加速科学研究进程、挖掘科学发现的一种研究方法。

而云服务是指通过互联网提供的一种按需、可扩展、易于访问的计算资源和应用程序。

将这两者结合起来，就形成了面向科学研究的第四范式云服务框架模型。

在这一模型中，科学家们可以将自己的研究数据和算法上传到云端，通过云服务进行科学计算和分析。

云端提供了强大的计算能力和存储资源，科学家们可以根据自己的需求选择适合的云服务进行科研工作。

通过云服务，科学家们可以快速、高效地进行大规模数据处理、模拟实验和科学计算。

面向科学研究的第四范式云服务框架模型具有以下几个特点。

首先，它具有高度的灵活性和可扩展性。

科学家们可以根据自己的需求选择不同的云服务，根据实际情况进行计算资源的扩展和收缩。

其次，它具有高度的安全性和可靠性。

云服务提供商会采取各种措施保护用户的数据安全，并提供高可靠性的服务。

再次，它具有高度的易用性和用户友好性。

科学家们无需关心底层的计算资源和网络环境，只需要专注于科研工作本身即可。

在面向科学研究的第四范式云服务框架模型中，科学家们可以利用云服务进行各种科研工作。

首先，他们可以通过云服务进行大规模数据处理和分析。

云服务提供了分布式存储和计算的能力，科学家们可以将海量的数据上传到云端进行处理，从中挖掘出有价值的信息。

其次，他们可以通过云服务进行模拟实验和科学计算。

云服务提供了强大的计算能力，科学家们可以利用这一能力进行复杂的科学计算和模拟实验，加速科学研究的进程。

此外，科学家们还可以通过云服务进行科研团队的协作和共享。

8个人工智能创新应用先导区如何建成智慧“标杆”？

8个人工智能创新应用先导区如何建成智慧“标杆”？作者：李周羲来源：《产城》2021年第03期中国人工智能产业化迎来新进展。

2月19日，工业和信息化部通过官网宣布，已印发通知支持创建北京、天津（滨海新区）、杭州、广州、成都国家人工智能创新应用先导区。

这是继上海（浦东新区）、深圳、济南-青岛之后，工业和信息化部发布的第二批先导区名单，至此，我国人工智能创新应用先导区增至8个。

从2019年全国首个人工智能创新应用先导区落子上海浦东算起，我国关于人工智能应用与产业化的先行先试已经一年有余，针对此次“扩容”，工信部党组成员、总工程师、新闻发言人田玉龙在3月1日国新办举行工业和信息化发展情况新闻发布会时表示，落地应用是人工智能的关键，因为人工智能的优势在于大数据、大市场、大应用，“要进一步加大力度，主要通过探索、创新和示范进一步推广。

”当前，最先批复的3个人工智能创新应用先导区以特色开发为基础，已经形成了一些可供推广的示范性经验，上海的人工智能高地，山东的智能制造，深圳的智能算力平台等进一步优化了当地产业布局，一度成为人工智能领域关注的焦点。

第二批5个城市则覆盖京津冀、长三角、珠三角、成渝地区。

根据工业和信息化部要求，5个先导区建设要坚持应用牵引，开放场景带动产业落地；坚持改革创新，用新思路新机制激发活力；坚持部省联动，优势互补形成工作合力；坚持特色发展，因地制宜发展智能经济。

在人工智能国际竞争与区域竞争白热化的当下，这几个城市人工智能产业有何竞争力？将如何实现“因行业、因地区、因领域的特色融合发展”？将给我国人工智能产业带来怎样的改变？透视先导区AI底蕴一个有趣的现象是，对比工业和信息化部“国家人工智能创新应用先导区”名单与科技部发布的“国家新一代人工智能创新发展试验区”名单，除了济南-青岛先导区中的青岛，北京、天津、杭州、广州、成都、上海、深圳、济南同时拥有这两块人工智能的国字号招牌。

“选中这些地方作为先导区和试验区，与人工智能本身的特性有关。

刘宁宁:智能制造的本质为智能生态

刘宁宁：智能制造的本质为智能生态舒文琼【期刊名称】《通信世界》【年(卷),期】2017(000)010【总页数】1页(P19)【作者】舒文琼【作者单位】【正文语种】中文生产流水线上的智能只是智能制造的初步，真正的智能制造是一个大的生态系统概念，涉及供应链上下游以及售前、售后等多个环节合作伙伴的共同智能化改变。

自从2014年12月“中国制造2025”被首次提出后，与其相关的智能制造在我国也一直热度不减，很多企业已经开始实施智能制造，在生产流水线上引入智能的概念、工艺和设备，改变或淘汰传统生产方式。

而在东软集团副总裁、通信与企业互联事业部总经理刘宁宁博士看来，上述生产流水线上的智能只是智能制造的初步，真正的智能制造是一个大的生态系统概念，涉及供应链上下游以及售前、售后等多个环节合作伙伴的共同智能化改变。

刘宁宁博士认为，智能制造简而言之就是将先进的IT智能技术与制造业充分融合并发生一系列“化学反应”，而无论互联网、云计算还是大数据都是开放的体系，因此在融合的过程中制造业也需要打开大门，由原来相对封闭的体系走向开放，充分拥抱制造业之外的生态环境。

刘宁宁博士以家电企业美的的智能制造为例进行了说明。

三四年前，东软为美的公司打造了基于大数据和互联网的营销平台及售后服务系统，通过两大平台，美的清楚地掌握了客户信息、产品详情，并在产品需要维修时告诉客户维修点信息；更进一步，东软将这些信息进行大数据分析，指导美的产品生产，包括工业机器人、机器手臂等智能设备。

“通过上下游环节的联动、打造开放的生态系统，东软不仅帮助美的实现了生产过程的自动化，更使得生产、售后更加科学和智能。

”刘宁宁博士表示。

刘宁宁博士以汽车的智能化生产为例进行说明。

在他看来，单纯在流水线上引入智能化技术、机器人、机器臂等并不是完整意义上的智能制造。

真正的智能除了生产的智能，还要考虑用户驾驶过程的智能，例如智能驾驶、维修预警、日常保养，甚至用户开车之后下一步要做什么，都不是与车厂完全割裂开来的。

云制造服务平台系统的设计与开发

云制造服务平台系统的设计与开发ZHOU Zhuo;YUAN Ming-hai;SUN Chao;DENG Kun【摘要】在云制造环境下,产品的全生命周期活动几乎都依托一个公共信息服务中心来进行管理,因此设计开发一个公共服务平台管理系统至关重要.根据用户对产品独特性和时效性的要求,提出了面向SOA(service-oriented-architecture)的云制造服务平台系统框架并阐述了业务流程.采用B/S体系结构,并基于Visual 集成平台,使用Microsoft SQL Server进行数据库开发,从云制造用户信息管理、云制造资源服务管理、云制造业务管理三个主要功能模块进行设计,开发了云制造服务平台系统,以\"用户资源服务需求→服务资源发布→资源服务搜索匹配→服务绑定→订单调配生产\"为主线并结合实例对文中理论与方法的可行性和有效性进行验证.结果表明,开发的云制造服务平台系统实现了自动智能搜索匹配、信息统一规范化注册发布、资源服务实时监控的功能.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2019(029)007【总页数】5页(P200-204)【关键词】云制造;云制造服务平台系统;功能模块;验证【作者】ZHOU Zhuo;YUAN Ming-hai;SUN Chao;DENG Kun【作者单位】;;;【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言政府工作报告指出：加快发展大数据、云计算、物联网应用，把发展智能制造作为主攻方向，推动《中国制造2025》战略落地。

其中，云制造是实施《中国制造2025》战略规划的一种智能制造模式和手段[1]。

现代制造业竞争日益激烈，各国制造业纷纷转型成为以创新能力为核心，能够实现资源聚合与协同的低能耗、低排放的服务型制造业[2-5]。

在这种背景下，李伯虎院士提出云制造的概念，并给出云制造的服务模式、技术体系、实施思路、服务平台的应用模式[6]。

基于服务链的安全编排技术及其应用

基于服务链的安全编排技术及其应用作者：严亚萍冯中华王雪管泽方许光利来源：《中国信息化》2024年第03期随着企业、机构业务规模的不断扩大，大量信息系统被部署在云平台上。

云平台中各类资源以虚拟化的形式存在，资产信息动态高频发生变化、内部网络形成多个逻辑隔离分区、传统网络边界定义相对模糊，这些特点都为安全防护的开展提出了更高要求。

相比传统环境，云平台内部东西向流量激增、流量和威胁对外不可视，传统安全防护措施逐渐失效，物理网络安全设备很难感知云内发生的安全事件，无法对云内攻击行为进行有效拦截，可能导致威胁范围快速扩大并进一步蔓延。

目前，云平台内部主要通过以虚拟化镜像存在的虚拟化安全资源（如vFW、vIDS、vIPS，也称为安全网元）形式进行防护，如何对这些虚拟化安全资源进行调度编排，合理高效地使用有限资源池，满足动态变化的云平台安全防护需求，是运维人员面临的一道难题。

同时，一项全球调研显示，超过70%的安全运营团队认为受到了事件过载带来的严重影响，已经被大量的事件淹没，并承认他们没有信息能够确定事件优先级并及时作出响应。

针对运维过程中时常遇到的事件爆发式激增场景，现有的安全工具难以解决众多安全系统产生的海量数据，需要引入服务链编排技术，通过预设专家规则库和智能自学习相结合的方式，对预设编排链的执行过程、事件处置效果等进行反复的归纳和学习，不断积累经验和更新编排链，以实现对重大安全威胁和突发事件的高效处置，实现更加智能化的安防运维。

（一）服务功能链服务功能链（Service Function Chain， SFC）是一种网络服务构建技术，通过将业务流量所请求的网络服务抽象为一系列有序的网络功能单元，进而由网络根据业务的服务策略引导特定流量按序穿过特定的网络节点上对应的服务功能处理，从而完成业务的网络服务请求，可由管理员静态配置或动态编排（二）SOAR安全编排与自动化响应（Security Orchestration Automation and Response，SOAR）由Gartner于2015年提出，理念是联动不同安全工具和技术，通过创建手动和自动协同操作的工作流步骤，对安全事件的智能化编排和自动化响应，对安全威胁进行高效处置闭环，实现由人工低效的手动处置向高效自动的智能响应转变。

江苏省职业院校技能大赛高职组云计算赛项-样卷-私有云

2022年江苏省职业院校技能大赛高职组云计算技术与应用赛项样卷【赛程名称】私有云平台部署与运维某企业拟使用OpenStack搭建一个企业云平台，以实现资源池化弹性管理、企业应用集中管理、统一安全认证和授权等管理。

系统架构如图1所示，IP地址规划如表1所示。

图1系统架构图设备名称主机名接口IP地址说明云服务器1 Controller eth0 172.129.x.0/24 Vlan x eth1 自定义自行创建云服务器2 Compute eth0 172.129.x.0/24 Vlan x eth1 自定义自行创建云服务器3...云服务器n自定义eth0 172.129.x.0/24 用于实操题PC-1 本地连接172.24.16.0/24 PC使用说明：1.竞赛使用集群模式进行，比赛时给每个参赛队提供独立的租户与用户，各用户的资源配额相同，选手通过用户名与密码登录竞赛用私有云平台，创建云主机进行相应答题；2.表中的x为工位号；在进行OpenStack搭建时的第二块网卡地址根据题意自行创建；3.根据图表给出的信息，检查硬件连线及网络设备配置，确保网络连接正常；4.考试所需要的账号资源、竞赛资源包与附件均会在考位信息表与设备确认单中给出；5.竞赛过程中，为确保服务器的安全，请自行修改服务器密码；在考试系统提交信息时，请确认自己的IP地址，用户名和密码。

【任务1】基础运维任务[5分]【适用平台】私有云【题目1】基础环境配置使用提供的用户名密码，登录竞赛用的云计算平台，自行使用CentOS7.5镜像创建两台云主机，flavor使用4v_8G_100G_50G的配置，第一张网卡使用提供的网络，第二张网卡使用的网络自行创建（网段为10.10.X.0/24，X为工位号）。

创建完云主机后确保网络正常通信，然后按以下要求配置服务器：（1）设置控制节点主机名为controller，设置计算节点主机名为compute；（2）修改hosts文件将IP地址映射为主机名；完成后提交控制节点的用户名、密码和IP地址到答题框。

面向“总师型”人才培养的航天飞行器设计课程创新建设

面向“总师型”人才培养的航天飞行器设计课程创新建设作者：时圣波龚春林苟建军谷良贤粟华吴蔚楠来源：《高教学刊》2024年第19期基金項目：教育部产学合作协同育人项目“校企协同实践教学体系与模式师资培训”（220602608103420）第一作者简介：时圣波（1985-），男，汉族，山东菏泽人，博士，副教授，博士研究生导师。

研究方向为飞行器总体及结构设计。

DOI：10.19980/23-1593/G4.2024.19.013摘要：航天飞行器设计是航空宇航科学与技术相关专业本科生的专业核心课程，以培养“总师型”后备人才基本能力和素养为教学目标。

航天飞行器设计涉及要素多、概念多、学科耦合强，强调综合性、系统性和创造性。

该文讨论航天飞行器设计课程的四个主要教学难点，结合西北工业大学办学目标，详尽地阐述课程创新建设思路。

课程在知识体系、教学方法、教学资源方面持续改革，构建“国防战略牵引-航天思政引入-工程案例分析-虚拟仿真强化”的创新教学模式，论述课程创新建设具体实施过程。

通过多维度评价与反馈，课程创新建设效果良好，有力支撑总体专业骨干和总师后备人选培养。

关键词：航天飞行器设计；“总师型”人才培养；系统工程思维；航天特色思政；全过程评价中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2024）19-0050-04Abstract： Space Vehicle Design is a core course for undergraduates majoring in aeronautical and astronautical science and technology. The aim of the course is to cultivate the basic ability and quality of "chief designer" candidate talents. Space Vehicle Design involves many elements，concepts， and coupling multi-disciplines. Comprehensiveness， systematism and creativity can be emphasized in this course. The four main teaching difficulties of this course are discussed. The ideas of innovation construction are carefully explained in combination with the educational goals of Northwestern Polytechnical University. The knowledge system， teaching methods and teaching resources are persistently improved. An innovative teaching model of 'motivation of national defense strategy - introduction of aerospace ideological and political education - analysis of engineering cases - strengthening of virtual simulation' is constructed. The specific implementation process of innovation construction of this course is described. The innovation construction of this course has a good effect through multi-dimensional evaluation and feedback， which could strongly support the cultivation of the space vehicle conceptual design talents and chief designer candidates.Keywords： Space Vehicle Design; cultivation of 'chief designer' talents; system engineering thinking; aerospace ideological and political education; whole process evaluation发展航天、探索宇宙承载着人类几千年不懈的追逐，航天飞行器寄托着人类拓展时空运用的希望。

着力推进云计算技术作战应用的战略思考

着力推进云计算技术作战应用的战略思考
卫莹
【期刊名称】《军事运筹与系统工程》
【年(卷),期】2015(29)4
【摘要】云计算技术的出现将人类文明发展推向新的高度,革命性地改变了人们的思维、生产和生活方式. 建设信息化军队、打赢信息化战争,需要先进的技术支撑,更需要突破传统思想束缚. 加强云计算技术作战运用,有利于加快推进我军战斗力生成模式转变,助力破解信息化建设难题.
【总页数】3页(P5-7)
【作者】卫莹
【作者单位】国防科学技术大学机电工程与自动化学院,湖南长沙 410073
【正文语种】中文
【中图分类】E917
【相关文献】
1.着力推进智慧城市相关技术、应用和产业的纵深发展--中科院高技术局局长戴博伟
2.着力推进农机化技术培训工作——在全国春季农机化生产暨农业绿色发展机械化技术培训班上的讲话
3.着力应用技术研究推进果蔬加工与保鲜物流技术进步
4.共享带动创新融合促进双赢——工业和信息化部发布《军用技术转民用推广目录（2012年度）》，着力推进军用技术向民用领域转移
5.共享带动创新融合促进双赢——工业和信息化部发布《军用技术转民用推广目录(2012年度)》,着力推进军用技术向民用领域转移
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基于自适应粒子群算法的制造云服务组合研究

ＬＵｅ．ｉｇ一， — ｉｇ ’ ，ＩＢｏ＇ＩＷｉｎｎＬＩＹｉｍｎＬＵ
（．ＣｌｇｏｐｔｃｎｅｈｎｑｇＵｉｒｔ，Ｃｏｇｉ０００ｈｎ；１ｏｌｅｆＣｍｕｅＳｉｃｅｏｒｅ，Ｃｏｇｉｎｖｓｙｈｎｑｎ４０３，Ｃｉａｎｅｉｇ
Ｃｇｓｓｅｈｄｂｅｘｌｒｄａｄｄｓｒｅ．Ｓｃｎｌ，ｂｎｌｚｎｈｈｒｃｅｓｃｆｍａｕａｔｒｎｌｕｅｖｃｓＭｆｙｔｍａｅｎｅｐｏｅｎｅｃｂｄｉｅｏｄｙｙａａｙｉｇｔｅｃａａｔｒｔｓｏｎｆｃｕｇｃｏｄｓｒｉｅｉｉｉ
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ｄｉ１．７４Ｓ．．０７２１．２６ｏ：０３２／ＰＪ１８．０２０８９
基于自适应粒子群算法的制造云服务组合研究
刘卫宁，李一呜，波刘
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ＪｕｎｌｏｏｕｅｐｉａｉｎｏｒａｆＣｍｐｔｒＡｐｌｔｓｃｏ

分区能量均衡的多移动机器人wsn孤岛结盟方法

协作机制
包括任务分配、路径规划、避障和冲突解决等，以实现多机器人之间的有效协作。
通信与协作的挑战
如何保证通信的稳定性和实时性，以及协作的效率和鲁棒性。
04
WSN孤岛结盟方法
WSN孤岛检测
孤岛检测是无线传感器网络（WSN）中的重要问题，它是指在网络中检测出与其他节点失去通信联系的节点集合。
移动机器人数量
10个移动机器人。
传感器网络部署
每个区域部署一个传感器节点，用于监测环境数据。
能量限制
每个移动机器人初始能量为50单位，最高能量为100单位。
实验结果展示
移动机器人分布情况
在初始状态下，所有移动机器人均匀分布在场地中。
能量消耗情况
随着时间的推移，移动机器人的能量消耗逐渐增加，但总体上保持均衡。
多个移动机器人通过相互通信和协作，共同完成复杂任务的控制方式。
协同控制方法
包括集中式控制、分布式控制和混合式控制等。
协同控制挑战
如何实现多机器人之间的有效通信和协调，避免冲突和碰撞，提高任务执行效率。
机器人通信与协作机制
通信技术
用于实现机器人之间的信息传递和控制指令的发送，包括无线通信、蓝牙、Wi-Fi等。
任务完成情况
所有移动机器人均成功完成了监测任务，并返回了数据。
结果分析与讨论
能量均衡性分析
实验结果表明，通过分区能量均衡的方法，移动机器人的能量消耗得到了有效控制，避免了能量耗尽的情况发生。
任务完成效率分析
由于采用了多移动机器人协同工作的方式，任务完成效率得到了显著提高。
适用场景讨论
该方法适用于需要大面积、长时间监测的场景，如环境监测、安全监控等。

智能制造中的人工智能总体架构与系统设计

智能制造中的人工智能总体架构与系统设计智能制造是指将人工智能技术应用于制造业中，提升生产效率、产品质量和企业竞争力的一种现代化生产方式。

人工智能作为智能制造的核心技术之一，对于实现高效智能的生产过程和智能化的产品具有重要意义。

本文将探讨智能制造中的人工智能总体架构与系统设计。

一、智能制造中的人工智能总体架构智能制造中的人工智能总体架构由数据采集与预处理、智能决策与优化以及执行与控制三个层次构成。

1. 数据采集与预处理层数据采集与预处理层负责采集生产过程中的各种数据，并对数据进行预处理与清洗，以提高数据的质量和可用性。

该层通常包括传感器、设备接口和数据采集系统等组成，通过实时监测和采集设备数据，形成智能制造系统中的数据池。

采集到的数据将作为后续智能决策与优化的依据。

2. 智能决策与优化层智能决策与优化层是整个智能制造系统中人工智能的核心部分，主要通过数据分析、模型建立、决策推理等技术，对采集到的数据进行处理和分析，实现对生产过程的智能决策和优化。

该层的任务是基于历史数据和实时数据，运用机器学习、深度学习等人工智能技术，建立数据模型，并通过模型的训练和优化，实现对生产过程的智能调控和优化。

3. 执行与控制层执行与控制层负责将智能决策与优化层的结果转化为具体的生产控制指令，对生产过程进行控制与执行。

该层通常包括工控设备、机器人、自动化控制系统等，通过与生产设备的集成，实现对生产过程的实时监控与控制。

执行与控制层的任务是将智能决策与优化层的结果反馈给生产设备，实现生产过程的智能化和自动化。

二、智能制造中的人工智能系统设计智能制造中的人工智能系统设计需要考虑以下几个方面：1. 数据集成与处理在智能决策与优化层中，需要将采集到的各种数据进行集成与处理，以实现对生产过程的综合分析与决策。

设计人工智能系统时，需要考虑数据集成的方式和数据处理的算法，保证数据的准确性和完整性。

2. 模型建立与优化针对不同的生产过程和需求，需要建立相应的数据模型，并通过优化算法对模型进行训练和优化。

国产化替代、信息技术应用创新相关内容

国产化替代、信息技术应用创新相关内容下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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1.1 国内市场需求不断增长。

一种新的基于直觉模糊集的制造云服务优选方法

一种新的基于直觉模糊集的制造云服务优选方法蔡坦;刘卫宁;刘波【摘要】为了在制造云服务候选集中优选出服务质量最佳的制造云服务,提出了制造云服务优选问题,并设计了求解方法.将制造服务质量特征分为可量化和不可量化两种类型,分别用综合加权法来分析可量化服务质量特征,用直觉模糊集运算法分析不可量化的服务质量特征.提出了“制造服务有效期”的概念,更加贴切地表现制造服务性能动态变化的特点.在充分考虑用户需求的同时,针对不同用户的个性化选择,提出了一种交互式的服务质量特征权重分析方法.【期刊名称】《中国机械工程》【年(卷),期】2014(025)003【总页数】6页(P352-356,421)【关键词】云制造;直觉模糊集;服务质量;优选【作者】蔡坦;刘卫宁;刘波【作者单位】重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室,重庆,400030;重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室,重庆,400030;重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室,重庆,400030【正文语种】中文【中图分类】TH1660 引言云制造是近年来兴起的一种面向服务、高效低耗、基于知识的智能性网络化制造模式［1］。

它是计算领域最新研究成果（云计算、物联网、虚拟化、信息物理系统等新技术）同先进制造的理论与技术（虚拟制造、全球制造、网络化制造等制造模式）深度交叉融合而成的［2］。

云制造的核心思想是“制造即服务”［3］，因此如何从规模巨大的制造云池中选取合适的服务成为云制造研究领域的一个重点。

服务质量（quality of service，QoS）是用来评估服务能力水平的指标体系，人们一般用QoS来表示服务质量的优劣［4］。

文献［5］提出了一种可扩展的数学模型，对各种QoS指标加权综合后，得出反映服务各项QoS指标的综合值，根据服务综合值的大小来决定最优服务。

文献［6］针对于网格制造的环境，提出了一个综合性的QoS信息矩阵，通过对时间、价格、可信赖度、可维护性、满意度、可信度等因素综合评估得到一个加权值，来作为服务优选的依据。

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【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2012(018)007【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。

英国电信多种服务组合转动创新魔方

英国电信多种服务组合转动创新魔方
向宁
【期刊名称】《世界电信》
【年(卷),期】2008(000)010
【摘要】从传统的老牌运营商到充满活力的ICT服务提供商，创新支撑着英国电信（以下简称BT）完成了全球化转型。

在近期于天津举行的达沃斯世界经济论坛（2008新领军者年会）上，8T首席技术官Matt Bross表示，在BT每年90亿英磅的全球服务收入中，传统业务的年增长率为51％，而各种创新服务业务的增长率达到100％。

【总页数】2页(P75-76)
【作者】向宁
【作者单位】《世界电信》记者
【正文语种】中文
【中图分类】TN915
【相关文献】
1.云计算引发新一轮创新热潮——访英国电信环球服务部全球产品服务组合副总裁Neil Sutton [J], 孙杰贤
2.英国电信的创新魔方 [J], 舒文琼
3.英国电信的创新魔方 [J], 舒文琼
4.债券创新中的“组合魔方” [J], 永昌
5.转动海量信息魔方——联想万全T220服务中国电话号码簿公司 [J],
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DOI：10.13196/uwn.021
第１９卷第１期２０１３年１月
计算机集成制造系统
ＣｏｍｕｔｅｒＩｎｔｅｒａｔｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎＳｓｔｅｍｓｐｇｇｙ
Ｖｏｌ．１９Ｎｏ．１Ｊａｎ．２０１３
（）文章编号：１００６－５９１１２０１３０１－０１９９－１１
面向多任务的制造云服务组合
２２＋３，，刘卫宁１，刘波１，孙棣华２，
（重庆大学计算机学院，重庆４１．０００３０；重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室，重庆４２．０００３０；）重庆大学自动化学院，重庆４３．０００３０
Ｍｕｌｔｉｔａｓｋｏｒｉｅｎｔｅｄｓｅｒｖｉｃｅｃｏｍｏｓｉｔｉｏｎｉｎｃｌｏｕｄｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ－ｐｇ
１２１２＋２３，ＬＩＵＷｅｉｎｉｎＬＩＵＢｏＳＵＮＤｉｈｕａ－－ｇ，，，，
摘要：针对云制造系统中面向多任务的制造云服务组合问题，研究建立了问题模型并提出了求解算法。以面向单任务的制造服务组合方法为基础，融入多任务多联盟生成问题的相关假设和基本原则，建立了基于服务质提出基于矩阵实数编码的改进遗传算法。该量的多任务云服务组合模型。继而基于对该模型特征的分析与把握，列交叉／变异和点交叉／变异算子；同时基于对问题模型相关约算法设计了与矩阵实数编码相适应的行交叉／变异、束的考虑，设计了合法性修复策略。仿真实验表明，该算法能有效并以较高效率求解面向多任务的制造云服务组合问题。关键词：多任务；云制造；服务组合；遗传算法；矩阵实数编码中图分类号：ＴＨ１６６文献标志码：Ａ
；。Ｒ收稿日期：修订日期：２０１１１２１２２０１２０２２４ｅｃｅｉｖｅｄ１２Ｄｅｃ．２０１１；ａｃｃｅｔｅｄ２４Ｆｅｂ．２０１２．－－－－ｐ；；基金项目：国家自然科学基金资助项目（国家科技支撑计划资助项目（重庆市科技攻关计划资助项目６１２０３１３５）２０１２ＢＡＨ１９Ｆ０１）（）；）；；上海市科委资助项目（重庆市科委自然科学基金资助项目（中央高校基本科２００８ＡＢ２０４４０９ＤＺ１５０２４０００ＣＳＣＴ２０１２ＪＪＡ４００２０））。Ｆ：，研业务费资助项目（ＣＤＪＺＲ１２１８００１３ｏｕｎｄａｔｉｏｎｉｔｅｍｓＰｒｏｅｃｔｓｕｏｒｔｅｄｂｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＣｈｉｎａ（Ｎｏ．ｊｐｐｙ），，６１２０３１３５ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＫｅＴｅｃｈｎｏｌｏＲ＆ＤＰｒｏｒａｍ，Ｃｈｉｎａ（Ｎｏ．２０１２ＢＡＨ１９Ｆ０１）ｔｈｅＫｅＴｅｃｈｎｏｌｏｉｅｓＲ＆ＤＰｒｏｒａｍｏｆｙｇｙｇｙｇｇ，），，ＭｕｎｉｃｉａｌｉｔＣｈｉｎａ（Ｎｏ．２００８ＡＢ２０４４ｔｈｅＦｕｎｄｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏＣｏｍｍｉｓｓｉｏｎｏｆＳｈａｎｈａｉＭｕｎｉｃｉａｌｉｔＣｈｉＣｈｏｎｉｎ－ｐｙｇｙｇｐｙｇｑｇ，ｔ，Ｃｎａ（Ｎｏ．０９ＤＺ１５０２４０００）ｈｅＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｏｎｉｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏＣｏｍｍｉｓｓｉｏｎｈｉｎａ（Ｎｏ．ｇｑｇｇｙ），，）ＣＳＣＴ２０１２ＪＪＡ４００２０ａｎｄｔｈｅＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＲｅｓｅａｒｃｈＦｕｎｄｓｆｏｒｔｈｅＣｅｎｔｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓＣｈｉｎａ（Ｎｏ．ＣＤＪＺＲ１２１８００１３．