云制造平台汇集了海量的资源和用户，如何实现高效的供需匹配成为提升运作性能的关键节点。本文以尊重平台参与方的自主能动性为基本原则，构建了云制造服务供需智能化配置体系，由服务需求方主导的云制造服务组合优选机制，为该领域研究开拓了新的解决路径。

现有云制造服务组合优选研究多以集权模式下平台的统一优化配置为基本架构，但其中涉及的资源信息庞杂、信息泄漏风险、虚假交易干扰等问题可能令优化结果与现实脱节。在本文确立的云制造服务供需认选的业务运作中，制造服务自主评价任务邀约，自主执行服务联合，自主决定响应策略，从而顾及服务的个体化因素与相关性影响，而平台用户则基于自有知识与伙伴帮助，自主选择服务供应，从而避免了以上问题的困扰，优化操作更加客观切实。

图5-7　服务波动性对比

云制造服务组合优选的根本目的是保证平台用户提交的制造任务能够以最优方式圆满完成，故决策的准确性不仅取决于优化水平，更依赖于评价信息的真实可靠。现有优选指标主要以QoS架构及其扩展为基础，但较少考虑评价信息的来源、融合及可信状况。本文基于历史交易信息产生信任评价，而基于服务响应形成执行规划，以二者的集成刻画服务执行前景，这直接体现了服务组合优选的根本目标，可以对任务的完成预期有更为客观、准确的把握，为决策提供了可靠的依据。(www.daowen.com)

鉴于云制造服务组合优选问题的复杂性，群智能优化算法以其优异的运算性能成为主要解决思路，但其中也存在局部最优、模型及数据依赖性等问题。此外，当多准则决策方法应用于该问题求解时，虽然其逻辑合理性能够有效保证，但分辨能力及运算效率成为短板。本文引入的模糊软集决策方法，首先通过基于信任的服务过滤降低了问题规模，而在组合优选中可根据用户需求实现柔性、均衡、便捷的决策。此外，考虑到云制造服务的波动性反映了任务完成预期的稳定性，故基于服务波动性分析提升优选的分辨能力。

本章对云制造服务供需智能配置模式下的服务组合优选问题进行了研究。首先，梳理了该模式下的云制造服务组合优选决策流程，并确立了基于相关性的服务组合策略。与集权模式及随机组合对比，该做法具有明确的现实意义。其次，以服务的信任评价对响应性能进行修正并集成为组合的执行前景，从而直接体现服务优选的根本目标，成为决策切实、可靠的依据。再次，将模糊软集决策方法引入本文，一方面基于水平软集策略对服务进行信任筛选以缩小优选规模，另一方面对组合执行前景以水平软集与容差水平软集相结合的方法执行优选，从而实现柔性、均衡决策，并以服务波动性提升其分辨能力。最后，通过实例分析对本文的云制造服务组合优选决策方法进行了验证，展现了良好的运作性能。