一種新的基于直覺模糊集的制造云服務(wù)優(yōu)選方法

蔡 坦 劉衛(wèi)寧 劉 波

重慶大學(xué)信息物理社會可信服務(wù)計算教育部重點實驗室，重慶，400030

0 引言

云制造是近年來興起的一種面向服務(wù)、高效低耗、基于知識的智能性網(wǎng)絡(luò)化制造模式［1］。它是計算領(lǐng)域最新研究成果（云計算、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬化、信息物理系統(tǒng)等新技術(shù)）同先進(jìn)制造的理論與技術(shù)（虛擬制造、全球制造、網(wǎng)絡(luò)化制造等制造模式）深度交叉融合而成的［2］。云制造的核心思想是“制造即服務(wù)”［3］，因此如何從規(guī)模巨大的制造云池中選取合適的服務(wù)成為云制造研究領(lǐng)域的一個重點。服務(wù)質(zhì)量（quality of service，QoS）是用來評估服務(wù)能力水平的指標(biāo)體系，人們一般用QoS來表示服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)劣［4］。文獻(xiàn)［5］提出了一種可擴(kuò)展的數(shù)學(xué)模型，對各種QoS指標(biāo)加權(quán)綜合后，得出反映服務(wù)各項QoS指標(biāo)的綜合值，根據(jù)服務(wù)綜合值的大小來決定最優(yōu)服務(wù)。文獻(xiàn)［6］針對于網(wǎng)格制造的環(huán)境，提出了一個綜合性的QoS信息矩陣，通過對時間、價格、可信賴度、可維護(hù)性、滿意度、可信度等因素綜合評估得到一個加權(quán)值，來作為服務(wù)優(yōu)選的依據(jù)。受制于應(yīng)用領(lǐng)域或發(fā)展階段的各種限制，上述方法無法滿足云制造平臺中用戶更加個性化的需求，未考慮用戶對服務(wù)質(zhì)量的反饋信息及服務(wù)質(zhì)量動態(tài)變化的特點，因此，基于直覺模糊集的表述方式［7］，本文提出了一種新的基于直覺模糊集的制造云服務(wù)最優(yōu)選擇方法。

1 問題提出

云制造平臺中的用戶分為云制造服務(wù)提供者（cloud service provider，CSP）和云制造服務(wù)需求者（cloud service demander，CSD）［8］。CSP 通過云制造平臺發(fā)布自己的制造資源、生產(chǎn)能力等制造服務(wù)，在云制造平臺上進(jìn)行制造應(yīng)用和業(yè)務(wù)運行。云制造平臺提供了規(guī)模巨大的制造云池［9］，針對云制造服務(wù)使用者的單資源需求，系統(tǒng)從大量的待選云服務(wù)中選擇最佳的云服務(wù)來執(zhí)行該任務(wù)；針對多資源服務(wù)需求，系統(tǒng)從搜索到的符合各子任務(wù)的待選云服務(wù)中，各選一個云服務(wù)組裝成組合云服務(wù)來協(xié)同完成任務(wù)［1］，如圖1所示。

圖1 云制造平臺

對云服務(wù)的選擇過程可分為兩個階段［10］。首先，根據(jù)用戶具體的制造功能需求（制造物品數(shù)量、加工規(guī)格、精度要求等），搜索一個能夠提供相應(yīng)的制造規(guī)格、功能、生產(chǎn)能力的云制造服務(wù)候選集合。然后，根據(jù)候選服務(wù)集中制造服務(wù)QoS優(yōu)劣與否，從這個服務(wù)候選集合中優(yōu)選出一個最適合用戶的制造服務(wù)。針對前一階段，已有大量的研究予以探討，并可歸結(jié)為兩種技術(shù)路線：①基于關(guān)鍵字的服務(wù)發(fā)現(xiàn)技術(shù)，如文獻(xiàn)［11］提出的一種基于內(nèi)容關(guān)鍵字搜索服務(wù)的方法；②基于語義的服務(wù)發(fā)現(xiàn)技術(shù)，如文獻(xiàn)［12］提出的建立制造資源本體來搜索相應(yīng)功能的制造服務(wù)。

本文主要研究在滿足用戶功能性需求的前提下，如何從候選服務(wù)集中優(yōu)選出最適合用戶的制造云服務(wù)。

服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)中，一些指標(biāo)是可以被直觀地量化表示的，如價格、成本、時間等，通過不同的數(shù)值，用戶可以很直接、客觀地感受到服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)劣；另一些特征，如服務(wù)的穩(wěn)定性、安全性、可行性等卻不能被簡單地用數(shù)值來直觀地表示?；趯Ω鞣N服務(wù)特征的分析，本文做出的創(chuàng)新工作如下：

（1）云制造平臺在根據(jù)用戶的實際需求為其選擇制造云服務(wù)時，既不能單純地全部依賴可量化的QoS指標(biāo)，如只根據(jù)價格、時間等可量化指標(biāo)而不考慮可靠性、可維護(hù)性等主觀特征，又不能完全依賴可靠性、安全性等主觀特征而不考慮時間、成本等可量化指標(biāo)。為了綜合、直觀地考慮各種類型QoS指標(biāo)對制造服務(wù)結(jié)果的影響，本文采用全面的評價方法，對于可量化的QoS指標(biāo)，采用改進(jìn)的綜合加權(quán)方法，對于不可量化的QoS指標(biāo)，采用改進(jìn)的基于直覺模糊集的評估方法。

（2）針對制造服務(wù)性能隨時間變化的特性，提出了一個服務(wù)質(zhì)量特征性能指標(biāo)——制造服務(wù)有效期Tvalidate。在制造服務(wù)的有效期內(nèi)，制造云服務(wù)具有可信的服務(wù)質(zhì)量，隨著時間的推移、成本的變化，服務(wù)不可量化特征的不確定性逐漸增加，可信度逐漸降低。

（3）為了滿足用戶對服務(wù)選擇更加個性化、更加具體的需求，提出一種交互式方法來獲取用戶對QoS特征的關(guān)注程度。根據(jù)這個方法為每個QoS特征分配相應(yīng)的權(quán)重，并由此來優(yōu)選出體現(xiàn)用戶個性化需求的制造云服務(wù)。

2 基于直覺模糊集的制造云服務(wù)優(yōu)選方法

2.1 直覺模糊集介紹和制造服務(wù)性能衰減特性

直覺模糊集（intuitionistic fuzzy set，IFS）是Atanassov提出的一種表達(dá)模糊性和不確定性事物的有效方式［13］，具體的表示方式如下。

設(shè)Z是一個給定結(jié)論域，那么Z上的直覺模糊集可表達(dá)為

式中，μ（x）、υ（x）分別為Z的隸屬函數(shù)和非隸屬函數(shù)。

若對于Z上的所有x∈Z有0≤μ（x）＋υ（x）≤1，0≤μ（x）≤1，0≤υ（x）≤1成立，那么（μ（x），υ（x））就稱為一個直覺模糊數(shù)［14］。

針對于直覺模糊數(shù)的運算，有如下的計算公式：

若λ∈ ［0，1］，A 為一個直覺模糊數(shù)（μA（x），υA（x）），那么

若 A、B 分 別 為 直 覺 模 糊 數(shù) （μA（x），υA（x））和（μB（x），υB（x）），那么直覺模糊數(shù)A、B 的綜合值為

云制造服務(wù)應(yīng)用環(huán)境中，用戶對能提供同樣功能、加工標(biāo)準(zhǔn)的制造服務(wù)優(yōu)劣與否可能持不同的意見，如肯定、否定或無關(guān)，如果肯定意見的數(shù)目與意見總數(shù)（肯定、否定和無關(guān)的意見之和）的比值設(shè)為μ（x），否定意見的數(shù)目與意見總數(shù)的比值設(shè)為υ（x），那么就可以得到一個云制造服務(wù)特定服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)的一個直覺模糊數(shù)（μ（x），υ（x））。

實際環(huán)境中，制造服務(wù)質(zhì)量具有動態(tài)變化的特點，基于已有對服務(wù)質(zhì)量動態(tài)變化的研究成果［7］，提出制造服務(wù)性能衰減函數(shù)：

式中，Δt為每次制造云服務(wù)被調(diào)用的時間距離CSP發(fā)布該制造服務(wù)所間隔的時間。

云制造環(huán)境中，從CSP通過云制造平臺發(fā)布制造服務(wù)開始，直到云服務(wù)提供者不能提供可信的制造服務(wù)為止，這個過程所持續(xù)的時間就是該制造云服務(wù)的有效期Tvalidate。

2.2 對不可量化指標(biāo)的直覺模糊數(shù)評估方法

基于以上的理論，由用直覺模糊數(shù)來表示制造服務(wù)的各項非可量化服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)，可得表1所示的信息矩陣，其中，Cj（j＝1，2，…，n）為各項制造服務(wù)特征指標(biāo)，n為非可量化服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)個數(shù)，k為服務(wù)有效期內(nèi)制造服務(wù)被調(diào)用的次數(shù)。Fi，j（i＝1，2，…，k）為非可量化服務(wù)特征Cj在第i次被調(diào)用時非可量化服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)的直覺模糊數(shù)，即（μFi，j，υFi，j）。

表1 用戶對制造服務(wù)的反饋信息

首先，分析、運算制造服務(wù)的不可量化服務(wù)特征指標(biāo)每次調(diào)用所產(chǎn)生的直覺模糊數(shù)，得到對于一個不可量化服務(wù)特征指標(biāo)的綜合直覺模糊集。在此運算過程中，需要考慮的因素如下：①制造云服務(wù)的有效期；②在此有效期之內(nèi)，制造服務(wù)每次被調(diào)用時距離該服務(wù)發(fā)布間隔的時間；③每次制造服務(wù)被調(diào)用時，用戶對這個制造云服務(wù)的每個不可量化特征的評價（直覺模糊數(shù)）。

考慮以上的因素，一個不可量化特征指標(biāo)的綜合直覺模糊數(shù)的計算表達(dá)式為

其中，f（Δt1）.（F1，j）為考慮了服務(wù)質(zhì)量衰減的直覺模糊數(shù)；N為制造服務(wù)的QoS特征指標(biāo)數(shù)目。結(jié)合式（1）、式（2），將式（4）化簡，可得到：

綜合用戶對制造服務(wù)每次調(diào)用后的評價，得到一個對制造服務(wù)候選集中每個服務(wù)非量化指標(biāo)的綜合直覺模糊集，如表2所示，CMSi表示候選服務(wù)集中的一個制造服務(wù)，L為候選服務(wù)集中制造服務(wù)的個數(shù)，CFi，j為制造服務(wù)CMSi非可量化制造服務(wù)特征Cj的綜合直覺模糊數(shù)，即（μCFi，j，υCFi，j）。

表2 云制造候選集不可量化特征的直覺模糊數(shù)

對制造云服務(wù)候選集中的非可量化服務(wù)特征指標(biāo)Cj，選出所有其對應(yīng)直覺模糊數(shù)中μ的最大值μmax和υ的最小值υmin（即 CF1，j、CF2，j、…、CFL，j中μCF 的最大值和υCF 的最小值），那么（μmax，υmin）即 為 最 優(yōu) 理 想 直 覺 模 糊 數(shù) （記 為CFmax）。同理，選取這些直覺模糊數(shù)中μ的最小值μmin和υ的最大值υmax，那么（μmin，υmax）即為最差理想直覺模糊數(shù)（記為CFmin）。

根據(jù)直覺模糊數(shù)相似度計算公式：

可得出每個直覺模糊數(shù)跟最優(yōu)理想值的相似度Sim＋（即Sim（CFi，j，CFmax））和跟最差理想值的相似度Sim－（即Sim（CFi，j，CFmin）），最終得到一個制造云服務(wù)不可量化特征的綜合值：

2.3 引入綜合加權(quán)方法

上文主要分析了對非可量化服務(wù)質(zhì)量特征的分析計算，本節(jié)主要討論如何計算可量化的服務(wù)質(zhì)量特征。

首先，用一個矩陣表示一個制造云服務(wù)的候選集（每行對應(yīng)一個制造云服務(wù)，每列對應(yīng)一個服務(wù)質(zhì)量特征），那么根據(jù)每個制造云服務(wù)的各個可量化的服務(wù)質(zhì)量特征可以得到

其中，M為候選集中制造服務(wù)的個數(shù)；N′為服務(wù)質(zhì)量特征中可量化指標(biāo)的數(shù)目。

在可量化服務(wù)指標(biāo)中，不同的服務(wù)指標(biāo)對服務(wù)優(yōu)選的結(jié)果有不同的影響。一部分可量化的服務(wù)質(zhì)量特征（執(zhí)行時間、價格等），其取值越小，表明服務(wù)質(zhì)量越好，反之表明服務(wù)質(zhì)量越差，即這些可量化特征值的增大會給優(yōu)選結(jié)果產(chǎn)生負(fù)作用。另外一部分可量化的服務(wù)特征（信譽(yù)度等），它們的值越大，就代表著服務(wù)質(zhì)量越好，對用戶也就越有利，它們的值越小，就預(yù)示著服務(wù)質(zhì)量越差，對用戶來說就越不利，即這些可量化的特征值的增大會給優(yōu)選結(jié)果帶來正作用。

因此，在計算可量化的服務(wù)質(zhì)量特征時，需要對于以上的兩種情況區(qū)別對待。如果某個服務(wù)質(zhì)量特征的數(shù)值越大，服務(wù)質(zhì)量越好，就采用正作用計算方法：

如果特征的數(shù)值越小，服務(wù)質(zhì)量越好，就采用負(fù)作用計算方法［5］：

通過綜合計算，就可以得到一個綜合值來表示可量化服務(wù)指標(biāo)優(yōu)劣。

2.4 服務(wù)質(zhì)量特征權(quán)重確定與綜合計算

不同的用戶對不同QoS特征的關(guān)注程度不同，如資金實力較為雄厚的用戶關(guān)注制造云服務(wù)的執(zhí)行時間特征會多一些，資金相對薄弱的用戶對制造云服務(wù)的價格特征關(guān)注會相對多一點。因此，為了滿足用戶更加個性化的需求，優(yōu)選出真正符合用戶實際情況的制造云服務(wù)，需要一種交互的方法，得到用戶對每個服務(wù)質(zhì)量特征關(guān)注程度的信息，以獲得每個服務(wù)質(zhì)量特征的權(quán)重信息。

基于上述的考慮，由用戶為不同指標(biāo)設(shè)置不同的關(guān)注值。關(guān)注值大表示用戶更重視該服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)，反之則表示用戶對該服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)的關(guān)注度較低，得到一個用戶對每個QoS特征所期望的關(guān)注值序列：

其中，ICi為特征指標(biāo)Ci（i＝1，2，…，N）的關(guān)注度。服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)的權(quán)重值為

在綜合了可以量化的服務(wù)質(zhì)量特征、不可量化的服務(wù)質(zhì)量特征，并引入用戶的關(guān)注值之后，制造云服務(wù)j的QoS綜合值為

式中，Wci為一個QoS特征指標(biāo)的權(quán)重值；Vi為該制造服務(wù)的第i個QoS特征指標(biāo)的綜合值。

綜合值越大說明制造云服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量越高，綜合值最大的那個制造云服務(wù)就是用戶所期望的最優(yōu)服務(wù)，即制造云服務(wù)候選集當(dāng)中的最優(yōu)服務(wù)。

3 實例分析

為了說明如何使用本文所提出的優(yōu)選方法，從制造云服務(wù)候選集中選擇最適合用戶的服務(wù)，選用執(zhí)行時間、執(zhí)行費用、可靠性、安全性、可用性等服務(wù)質(zhì)量特征來說明本文方法的計算過程，其中，執(zhí)行時間、執(zhí)行費用是可量化的服務(wù)質(zhì)量特征，可靠性、安全性、可用性是不可量化的服務(wù)質(zhì)量特征。

針對于不同服務(wù)的特定服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)，隨機(jī)產(chǎn)生出的2個制造云服務(wù)（制造云服務(wù)1、制造云服務(wù)2），數(shù)據(jù)如表3、表4所示。表3中，制造云服務(wù)1的有效期是90，在22、47、75時間點分別被調(diào)用執(zhí)行；表4中，制造云服務(wù)2的有效期是120，在75、83、109時間點分別被調(diào)用執(zhí)行。

表3 制造云服務(wù)1數(shù)據(jù)

表4 制造云服務(wù)2數(shù)據(jù)

首先，經(jīng)過數(shù)個Δt調(diào)用之后，由式（5）可得到制造服務(wù)不可量化服務(wù)特征指標(biāo)的綜合直覺模糊集，如可靠性的綜合直覺模糊集CFtrust（同CFsecurity、CFavail）。

對于制造云服務(wù)1而言，Tvalidate＝90，可得CFtrust＝ （1－（1－0.79）f（22）× （1－0.76）f（47）×（1－0.89）f（75），0.09f（22）×0.12f（47）×0.09f（75））＝ （0.84，0.07）。同 理 可 得 CFsecurity＝ （0.89，0.07），CFavail＝ （0.90，0.03）。

對于制造云服務(wù)2而言，Tvalidate＝120，可得CFtrust＝ （1－（1－0.56）f（75）× （1－0.69）f（83）×（1－0.71）f（109），0.20f（75）×0.18f（83）×0.22f（109））＝（0.51，0.33）。同理可得CFsecurity＝ （0.65，0.28），CFavail＝ （0.49，0.39）。

至此得到2個制造云服務(wù)中每個不可量化特征指標(biāo)的綜合直覺模糊數(shù)，針對于這2個直覺模糊數(shù)集，算出它們針對于不同評價指標(biāo)的最差理想直覺模糊數(shù)（μmin，υmax）和最優(yōu)理想直覺模糊數(shù)（μmax，υmin），如表5所示。根據(jù)最優(yōu)、最差的理想直覺模糊數(shù)，用式（6）、式（7）計算出不可量化特征的綜合值。

表5 制造云服務(wù)質(zhì)量特征最優(yōu)、最差理想直覺模糊數(shù)

由式（10）得到可量化特征值的權(quán)重，在綜合所有的服務(wù)質(zhì)量特征之后，就可以得到表6所示結(jié)果。

表6 制造云服務(wù)質(zhì)量特征值

若用戶對于每個質(zhì)量指標(biāo)的關(guān)注值Itrust＝3，Isecurity＝1，Iavail＝3，則2個服務(wù)的綜合評價值CMS1＝0.58×3／19＋0.56×3／19＋0.62×3／19≈0.278，CMS2＝ 0.42×3／19＋0.44×3／19＋0.38×3／19＋1／19＋3／19≈0.406。于是有制造云服務(wù)2的綜合性能優(yōu)于制造云服務(wù)1。

4 結(jié)論

（1）為了更加直觀、更加清晰地描述制造服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)體系，將制造服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)分為可量化的服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)和不可量化服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)。對于可量化的服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)，采用綜合加權(quán)表示法予以表述；對于不可量化服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)，運用直覺模糊集的表述方式予以描述。進(jìn)而通過綜合分析與計算判斷一個制造服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)劣與否。

（2）為了更加直觀地反映制造服務(wù)質(zhì)量動態(tài)變化的特點，提出了“制造服務(wù)有效期”的概念，在已有研究的基礎(chǔ)上，通過綜合制造服務(wù)有效期內(nèi)每次制造服務(wù)被調(diào)用所得到的QoS值，得出制造服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)的綜合值，將服務(wù)質(zhì)量動態(tài)變化的規(guī)律納入服務(wù)質(zhì)量評估的過程。

（3）結(jié)合實驗室既有的研究成果，下一步的工作是把基于直覺模糊集的評價方法用于云制造服務(wù)組合的優(yōu)選評價，更加深入地分析制造服務(wù)優(yōu)選中更加復(fù)雜的應(yīng)用場景。

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