本文围绕云制造服务供需认选问题，研究基于融合型软集理论的服务邀约评价、服务组合优选、服务容错迁移等决策机制及其部署策略，主要研究方法包括：

（1）基于本体语言的形式化抽象描述与架构。关于云制造服务智能化配置模式的研究，应用基于本体语言的形式化抽象描述与架构方法搭建服务智能化配置框架及供需认选决策顶层架构。

（2）一维混合模糊软集及其规格化方法。针对云制造平台上来源多样的混合模糊数据，定义一维混合模糊软集及其规格化方法，研究混合模糊决策数据的统一规格化预处理问题。

（3）模糊化、粒度化、参数化方法及灰色系统理论的综合运用。在服务邀约评价机制的研究中，将模糊集、软集、粗糙集及灰色系统理论进行综合运用，在实现粒度划分的基础上，从服务邀约个体评价的角度对一致性检验校正、缺失信息填补策略进行探讨，从服务联盟邀约评价的角度对群决策方法予以研究。

（4）水平软集及其容差修正方法。在服务组合优选机制的研究中，基于前瞻性视角以服务响应和服务信任集成的方法刻画任务执行前景，探讨面向前景预测的服务组合优选策略，应用水平软集与容差修正方法，以及波动性分析研究服务组合优选的实现路径。

（5）基于信息熵的D-S证据推理。在服务迁移决策机制的研究中，基于再制造理念对服务迁移决策路径进行规划，探讨供需联合的服务迁移决策策略，应用基于信息熵的D-S证据推理研究模糊软集架构下的服务迁移决策问题的求解方法。

本文围绕前文所述研究内容，在技术路线上沿以下流程展开：(www.daowen.com)

（1）基于本体语言及架构方法进行制造资源与能力的虚拟服务化映射，供需配置业务及其运作流程的定义，以及供需主体自主决策能力的刻画。此外，对于云制造平台上复杂多样的数据形态，定义一维混合模糊软集及其规格化策略，将混合表达的决策信息进行统一规格化预处理。

图1-1　本文研究的技术路线图

（2）基于云制造服务邀约评价需求分析，构建相应指标体系；基于模糊软集与N软集的映射关系定义N阶粒度象，结合不可分辨关系的识别，拟定一致性检验及缺失信息填补策略；运用灰色相似关联分析产生联盟成员权重以整合细分指标，基于N软近似空间定义N软粗糙犹豫模糊语言集并以之产生联盟综合评价，探讨服务邀约评价群决策方法。

（3）基于服务响应、服务信任与服务可信性能的定义，以集成与整合的策略预测服务组合执行前景；基于水平软集及容差修正方法的应用，确立柔性、均衡的服务组合优选方法：一方面引入水平软集方法进行基于服务信任的筛选，解决服务可靠性及规模控制问题；另一方面基于容差修正策略定义容差水平软集，应用于基于服务组合执行前景的优选，并引入服务波动性分析执行精细化决策。

（4）基于备选迁移服务的执行性能与再制造性能的定义，确立面向广义再制造的服务迁移决策策略；通过供需双方共同参与的联合决策框架，一方面基于水平软集对响应服务进行执行性能筛选；另一方面，运用基于信息熵的D-S证据推理对服务的再制造可信性能予以优选。