基于模糊聚类和遗传算法的制造资源优化配置方法研究

摘要

近年来，云制造等先进网络化制造模式的出现，推动着制造业向全球化、一体化的方向发展。在云模式下，制造资源的优化配置问题是实现“制造即服务”理念的关键。本文研究制造资源的服务化封装、聚类分析以及优化配置等，对于提升云制造的服务效率和大规模普及具有重要的现实意义。
　　建立制造资源服务化描述模型与虚拟化封装机制。针对制造资源海量性、异构性及独立性的特征，基于面向对象的思维构建制造资源服务化描述模型，对模型中各模块的功能和意义进行讨论。针对资源结构和语义等验证问题，建立一种基于Web的资源虚拟化封装框架。
　　对制造资源进行模糊聚类研究。针对制造资源间关联性差、不利于实现高效检索和优化配置的问题，分别运用基于模糊相似矩阵的直接聚类法和FCM聚类算法对某一批制造资源进行聚类分析，对算法中的属性权值设定、初始聚类中心的选取等问题进行讨论和改进，提出了一种将两种聚类方法进行结合运用的新算法。
　　改进制造资源优化配置算法。针对云模式下制造资源的优化配置问题，建立相关问题的评价函数模型，对传统遗传算法进行自适应改进，采用混合轮盘赌法和锦标赛法的选取机制提高了算法的寻优效率；采用自适应交叉率和变异率的方法保证了算法的多样性和收敛性，赋予变异过程正反馈特性，提高了算法的稳定性和求解质量。最后以实例验证了算法改进的有效性，并得出了最优的资源配置方案。
　　设计并实现了制造资源优化配置原型系统。根据制造资源配置研究中的诸多需求，以云制造服务平台为研究主体，对平台的总体结构、各模块功能、理论和技术等进行设计与开发，验证了本文所研究理论与方法的可行性与有效性。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 制造资源优化配置国内外研究现状

1.3 论文研究内容及章节安排

2 制造资源优化配置总体框架

2.1 制造资源的定义与分类

2.2 制造资源配置框架

2.3 制造资源优化配置关键技术

2.4 本章小结

3 制造资源的服务化建模与虚拟化封装

3.1 制造资源的服务化建模

3.2 制造服务的虚拟化封装

3.3 本章小结

4 制造资源模糊聚类分析

4.1 数据挖掘与聚类

4.2 模糊理论基础

4.3 制造资源模糊聚类分析

4.4 制造资源模糊聚类实例分析

4.5 本章小结

5 制造资源优化配置方法研究

5.1 制造资源优化配置问题描述

5.2 制造资源优化配置评价函数设计

5.3 制造资源优化配置算法分析与设计

5.4 制造资源优化配置实例验证

5.5 本章小结

6 制造资源优化配置原型系统设计及实现

6.1 云制造服务平台相关内容分析

6.2 云制造服务平台结构体系设计

6.3 制造资源优化配置原型系统架构设计

6.4 制造资源优化配置原型系统展示及关键技术讨论

6.5 本章小结

7 总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间发表论文及参与项目