一種分階段的雲製造服務智能選擇架構的製作方法

2023-05-28 03:42:56

一種分階段的雲製造服務智能選擇架構的製作方法
【專利摘要】本發明提出一種分階段的雲製造服務智能選擇架構和算法。在架構中僅需設定一個參數，即語義相似度閾值ε，算法客觀性和自適應性較強，符合雲服務動態性、多樣性等特徵需求。相對於已有服務選擇方法，本文算法具有更高的服務查準率和查全率。
【專利說明】一種分階段的雲製造服務智能選擇架構

【技術領域】
[0001] 本發明涉及大數據和雲計算領域，尤其一種分階段的雲製造服務智能選擇架構。【背景技術】
[0002] 雲製造是一種利用網絡化平臺，按用戶需求組織各類製造資源，為用戶提供各類 按需製造服務的一種網絡化製造新模式。雲製造模式下，所有能封裝和虛擬化的都作為制 造雲服務，如：製造資源即服務、製造能力及服務、製造知識即服務等。如何實時、動態、準確 地發現現有的和潛在的大規模分布式雲服務，是雲製造模式成功實施的重要基礎和保障。
[0003]然而，在這全新的網絡化協同製造模式下，其低門檻資源自由接入和雲端靈活訪 問模式，願意並能夠註冊和發布雲服務的企業將會越來越多，使得對雲服務的選擇、評價和 動態綁定等變得更為複雜，對新形勢下的服務選擇提出了嚴峻挑戰：（1)如何對多源異構 的海量製造資源和製造能力進行統一有效的管理；（2)如何高效智能地發現現有的和潛在 的雲服務；（3)如何提高雲服務選擇的查全率和查準率。
[0004] 現有的服務選擇方法基本上是圍繞計算資源和Web服務展開。OWL-S (Ontology Web Language for Services)是一種專門用來描述Web服務的高層本體語言，通過IOPE (Input，Output，Precondition，Effect)來說明Web服務的功能與運行條件。WSMO (Web Service Modeling Ontology)是描述語義Web服務的一個概念模型，通過個體、目標、Web 服務和中介器四個頂層概念來支持Web服務的發現、組合以及交互。但兩者都是僅從服務 功能的角度對服務進行描述，缺乏對服務質量（Quality of Service，QoS)的明確刻畫。TA0 Fei等人基於OWL-S和製造網格本體，從文字匹配、句子匹配、數值匹配和實體類匹配四個 角度提出了一種綜合的服務匹配算法。尹勝等人從理論上提出了雲製造環境下外協加工資 源WSM0語義描述實現框架、本體建模方法以及外協加工資源Web服務交互和組合機制，但 尚未給出雲製造環境下資源服務與需求的匹配方法。李慧芳等人提出了一種製造雲服務搜 索和匹配算法，根據服務狀態信息描述進行服務初選，然後綜合計算服務功能相似度和服 務QoS相似度對服務進行選擇，從一定程度上提高了雲服務匹配的準確性，但缺乏對功能 屬性的統一描述和建模，而且在服務匹配過程中主觀設定參數(如：閾值、權重）過多，很大 程度上影響了服務選擇的客觀性。由於製造資源和製造能力的多樣性、不確定性等特點，已 有的服務選擇方法不能直接應用於雲服務的選擇。本文在對雲服務進行規範化的語義描述 基礎上，對雲服務進行本體建模，設計了雲服務的智能選擇算法，為雲製造模式下雲服務高 效智能選擇提供理論和實踐支持。
[0005] 基於以上分析，給出一種基於本體的製造雲服務管理體系架構和相應的雲服務選 擇算法，該管理體系架構如圖5所示。
[0006] 該架構包括製造雲運營者、資源提供者和資源使用者三個主體。資源提供者將自 身的製造資源和能力封裝成雲服務，通過虛擬化接入方式發布到第三方雲運營平臺，創造 更多的合作機會；資源使用者根據製造任務的需求，動態按需向製造雲運營者申請使用其 提供的各類應用所需的雲服務；製造雲運營者實現對雲服務的註冊、管理、服務計費、運營 等，並根據資源使用者全生命製造周期的應用請求，動態、靈活的為資源使用者按需提供相 應的雲服務，並支持企業製造任務合作全過程的協同與交互。QoS監控系統基於QoS本體 對QoS屬性進行實時動態監管和標準量化、更新等操作，為雲服務選擇提供必要的非功能 屬性決策信息(如加工成本、服務質量、信譽度等)。同時，發揮雲服務領域功能本體語義優 勢，建立MC和領域本體間的語義映射關係，實現雲服務分類管理，從而提高雲服務發現準 確性，以實現對海量異構製造資源和能力的高效管理和精確匹配。


【發明內容】

[0007] 本發明提出一種分階段的雲製造服務智能選擇架構(如圖1)和算法。在架構中僅 需設定一個參數，即語義相似度閾值e，算法客觀性和自適應性較強，符合雲服務動態性、 多樣性等特徵需求。相對於已有服務選擇方法，本文算法具有更高的服務查準率和查全率。 具體內容如下：
[0008] -種分階段的雲製造服務智能選擇架構，包括三個階段：初步選擇、功能性選擇和 QoS非功能性選擇。
[0009] 進一步的，其中，所述的初步選擇階段，根據云服務描述的類別信息，將雲服務平 臺中所有雲服務類別和請求雲服務類別進行語義相似度計算，若滿足用戶設定的語義相似 度閾值，則將該雲服務作為滿足請求的雲服務加入到候選雲服務集合。然後根據云服務狀 態描述對候選雲服務集進一步進行篩選，得到初步的候選雲服務集合。算法描述如圖2所 不〇
[0010] 進一步的，根據上步算法，其算法中的CS={CSDes。，CSeate，CSstat，CSFun。，CSFun。-p_， CSQ°s}，CSDese是服務的名稱和發布者等描述信息，CSeat^雲服務的類別描述，CSstat是對雲 服務狀態描述，雲服務功能性描述，CSFH°PS功能屬性集合(包括製造資源屬性集 和製造能力屬性集等)，CSQ°s是對雲服務質量描述。
[0011] 進一步的，根據第一步，所述的功能性選擇，功能性選擇包括雲服務功能輸入/輸 出的匹配和雲服務功能屬性的匹配兩個過程。雲服務功能匹配要求侯選雲服務功能輸入應 被語義包含於請求雲服務功能輸入，而侯選雲服務功能輸出應語義包含請求雲服務的功能 輸出。雲服務功能屬性匹配要求侯選雲服務擁有的製造資源屬性應滿足請求雲服務的製造 資源屬性需求，並且候選雲服務擁有的製造能力屬性應滿足請求雲服務的製造能力屬性需 求。功能性選擇算法描述如圖3所示。
[0012] 進一步的，根據上步所述的一種分階段的雲服務智能選擇架構中的功能性選擇。

【權利要求】
1. 一種分階段的雲製造服務智能選擇架構，包括三個階段：初步選擇、功能性選擇和 QoS非功能性選擇。
2. 根據權利要求1所述的一種分階段的雲製造服務智能選擇架構，其中，所述的初步 選擇階段，根據云服務描述的類別信息，將雲服務平臺中所有雲服務類別和請求雲服務類 別進行語義相似度計算，若滿足用戶設定的語義相似度閾值，則將該雲服務作為滿足請求 的雲服務加入到候選雲服務集合。然後根據云服務狀態描述對候選雲服務集進一步進行篩 選，得到初步的候選雲服務集合。
3. 根據權利要求2所述的初步選擇階段，其算法中的CS=ICS Des% CSeat% CSstat，CSFm% CSFUM-PMP，CSQ°s}，CS 1^是服務的名稱和發布者等描述信息，CSeat^雲服務的類別描述， CSstat是對雲服務狀態描述，CS ^^是雲服務功能性描述，CS 功能屬性集合(包括制 造資源屬性集和製造能力屬性集等)，CSQ°s是對雲服務質量描述。
4. 根據權利要求1所述的一種分階段的雲服務智能選擇架構，其中，所述的功能性選 擇，功能性選擇包括雲服務功能輸入/輸出的匹配和雲服務功能屬性的匹配兩個過程。雲 服務功能匹配要求侯選雲服務功能輸入應被語義包含於請求雲服務功能輸入，而侯選雲服 務功能輸出應語義包含請求雲服務的功能輸出。雲服務功能屬性匹配要求侯選雲服務擁有 的製造資源屬性應滿足請求雲服務的製造資源屬性需求，並且候選雲服務擁有的製造能力 屬性應滿足請求雲服務的製造能力屬性需求。
5. 根據權利要求4所述的一種分階段的雲服務智能選擇架構中的功能性選擇。其
表示製造能力匹配度公式（Manufacturing Capability Matching Degree，MCMD)指候選雲服務擁有的製造能力屬性是否滿足子任務 請求的製造能力屬性需求。
6. 根據權利要求5所述的製造能力匹配度公式。其中￡^二(￡：,,^,2，..., ￡；,")為雲服務(3士 所擁有的製造能力屬性的描述集合，是雲服務請求製造能力屬性的需求 描述集合。
7. 根據權利要求1所述的一種分階段的雲服務智能選擇架構，其中，所述的雲服務非 功能性選擇，包括（I) QoS評價指標標準化（2) QoS指標權重的確定（3)非功能性選擇算法。
8. 根據權利要求7中所述的QoS，其定義為雲服務QoS本體（Cloud Service QoS 0ntology)0QS=(C，A，R，QC，W)。其中，C表示QoS本體中概念集合；A是概念屬 性集合；R為概念間關係集合；QC是概念屬性約束集合，這裡，QC是一個三元組QC = (type, value, conv )，type代表屬性的類型如：數字、布爾值或者字符串，value是QoS屬 性的取值，conv 是一個映射函數，實現同一類QoS屬性值的轉換如：時間屬性的單位有小 時、分鐘、秒；W表示QoS屬性的權重集合；QoS指標權重的確定，其算法如圖4所示，其中， 所述的QoS指標權重的確定算法，其中信息熵設（X 1, X2, ...，Xn)是在U上的一個劃分，記為 K，則K的信息熵定義為片⑷= -?^(χ，)1ο&ρ(〇其中，m'，卜思i = 1，2,…，n，|X|代表集 1=1 O J 合X的勢。
9. 根據權利要求7所述的（I) QoS評價指標標準化。不同的類型的指標具有不同的 量綱，為了消除量綱和量綱單位不同所帶來的不可公度性，首先利用雲服務領域功能本體 (Cloud Service Domain Function Ontology, CSDF0)中映射函數 conv實現同一類 QoS 屬性值的量綱單位轉換，然後將所有指標按效用函數歸一化到[〇，1]無量綱區間。其中效 用函數為
其中，m為QoS指標個數，分別為第j個QoS指標的最大值和最小值。
10. 根據權利要求9中所述的雲服務領域功能本體（Cloud Service Domain Function Ontology，CSDFO)，其表示方法為 0esfQ=(C，A，R，I，F)。其中 C 表示概念的集合，C={Csr，CscJ， 是服務資源概念集合，C s。是服務能力概念集合；A表示概念C屬性特徵集合；R為概念間 關係集合，描述概念間邏輯關係；I是概念的實例集合；F是實例與概念間映射關係的集合。
【文檔編號】H04L29/08GK104519112SQ201410141768
【公開日】2015年4月15日 申請日期:2014年4月9日 優先權日:2014年4月9日
【發明者】貢曉斌 申請人:丹陽市天恆信息科技有限公司