【摘要】:本文所定义的面向广义再制造的服务迁移决策机制,基于客户的制造需求,以再制造理念处理服务中的突发异常,从而以资源集约、节能降耗的方式实现调度计划的平滑修正。Step6 由当前任务执行方给出RSCR中各服务的再制造信任TrustR ,并与其ResponseE集成为再制造可信性能ProspectR。Step10 运用Dempster证据合并规则,整合各参数对应的概率指派函数,并产生RSCR中各服务的信度支持,从而以之排序优选,完成决策。
本文所定义的面向广义再制造的服务迁移决策机制,基于客户的制造需求,以再制造理念处理服务中的突发异常,从而以资源集约、节能降耗的方式实现调度计划的平滑修正。具体步骤如下:
Step1 云制造服务根据紧急任务邀约向调度平台反馈各自的服务响应ResponseE,形成候选集合RSCE。
Step2 由服务响应ResponseE和任务需求方给出的执行信任TrustE生成紧急任务执行可信性能ProspectE。
Step3 基于各服务ProspectE的归一化处理,构建筛选模糊软集E
ℑ。
Step4 基于参数均值或邀约指标确定水平阈值,由生成水平软集。
Step5 基于水平软集对服务候选集合RSCE进行筛选,得到集合RSCR。(www.daowen.com)
Step6 由当前任务执行方给出RSCR中各服务的再制造信任TrustR ,并与其ResponseE集成为再制造可信性能ProspectR。
Step7 对RSCR中各服务的ProspectR进行归一化处理,并构建模糊软集。
Step8 计算中各参数的信息熵及其冗余度。
Step9 基于D-S证据理论以参数信息熵的冗余度定义其基本概率指派函数。
Step10 运用Dempster证据合并规则,整合各参数对应的概率指派函数,并产生RSCR中各服务的信度支持,从而以之排序优选,完成决策。
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