孫曉琳,金 淳,馬 琳,王文波
(1.大連理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,遼寧 大連 116024;2.大連大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,遼寧 大連 116633)
以云計(jì)算等網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)為依托的云制造是實(shí)現(xiàn)“中國制造2025”路線圖中加快推進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)發(fā)展的重要模式[1]。對(duì)于企業(yè)重要運(yùn)營環(huán)節(jié)之一的供應(yīng)商選擇而言,傳統(tǒng)制造業(yè)的供應(yīng)商選擇模式存在著選擇范圍窄、信息不對(duì)稱、流程繁瑣、周期長等局限。而云制造使得分布的制造資源在云服務(wù)下實(shí)現(xiàn)高度共享,大大改變了傳統(tǒng)的選擇模式[2]。同時(shí),在云制造環(huán)境下,龐大的供應(yīng)服務(wù)資源也為供應(yīng)商選擇帶來了新的難題,因而針對(duì)其服務(wù)匹配方法的研究成為當(dāng)前的熱點(diǎn)之一。
服務(wù)匹配所利用的信息包含功能性信息和非功能信息,后者也稱QoS(qualifications of service)信息[3]。因兩種信息的作用和表現(xiàn)形式不同,因而服務(wù)匹配分為功能性匹配和QoS匹配。功能性匹配的對(duì)象主要是服務(wù)的輸入、輸出參數(shù)集合,針對(duì)功能性匹配方法,Zhang Shudong和Chen Yan[4],Blanco等[5]利用本體的結(jié)構(gòu)特征,采用基于本體語義距離的概念相似度匹配方法,也是現(xiàn)在普遍用于解決信息不對(duì)稱的方法;Bai Li等[6]利用模糊集理論描述服務(wù)資源,基于模糊規(guī)則進(jìn)行服務(wù)匹配;鄧水光等[7]利用二分圖理論和KM算法進(jìn)行服務(wù)功能性匹配;Zapater等[8]采用基于服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)分類的匹配方法;Khater等[9]把功能匹配問題轉(zhuǎn)化為圖問題,用最短路徑法進(jìn)行功能匹配。QoS匹配對(duì)象是服務(wù)質(zhì)量參數(shù)集合,具有產(chǎn)品及服務(wù)的個(gè)性化的特征,可用來在功能性匹配的基礎(chǔ)上進(jìn)一步選擇功能相似的服務(wù)。針對(duì)QoS匹配方法,張成文等[3]研究了基于關(guān)系矩陣編碼方式的遺傳算法解決QoS感知匹配問題;李蜀瑜等[10]研究了結(jié)合QoS模糊性的粒子群算法,較好的解決了模糊QoS匹配問題;王尚廣等[11]運(yùn)用具有全局約束的QoS結(jié)合粒子群算法,通過分解的局部最優(yōu)解找到全局最優(yōu)的服務(wù);Ahmed等[12]利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立基于QoS的服務(wù)匹配模型;Zhao Xinchao等[13]研究了用粒子群算法解決動(dòng)態(tài)QoS匹配問題;Ajao 等[14]研究了了基于用戶個(gè)性化偏好的服務(wù)匹配問題; Huang Jinguo等[15]和楊潔[16]研究了基于服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的QoS匹配,Tao Qian等[17]把信任度添加到了QoS的參數(shù)中,并利用二進(jìn)制搜索算法匹配最優(yōu)服務(wù),減少了計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度;Wang Shangguang等[18]提出了一種多用戶的服務(wù)選擇框架,通過過去用戶的經(jīng)驗(yàn)QoS值預(yù)測失蹤的QoS值以提供全局最優(yōu)的服務(wù)匹配結(jié)果,王娟等[19]針對(duì)醫(yī)療服務(wù)供需提出了兩階段的匹配方法。
上述研究針對(duì)的是普通的Web服務(wù)匹配。近年來人們開始關(guān)注云計(jì)算環(huán)境下的服務(wù)匹配問題,如Dastjerdi等[20]提出了CloudPick框架,簡化了云服務(wù)之間的資源調(diào)度,并利用基于語義描述的QoS模型提高服務(wù)發(fā)現(xiàn)的精度;羅賀等[21]考慮了云服務(wù)需求的動(dòng)態(tài)性,提出了時(shí)變需求匹配方法;Rezaei等[22]構(gòu)建語義互操作框架,為不同的云服務(wù)之間提供語義信息共享工具。這些研究對(duì)云環(huán)境下的服務(wù)匹配方法進(jìn)行了有益的嘗試,但總體而言,相關(guān)研究還處于起步階段。云制造環(huán)境下所提供的服務(wù)具有資源數(shù)量大、語義信息不對(duì)稱、QoS需求多樣化和模糊化等特點(diǎn),同時(shí)制造企業(yè)會(huì)根據(jù)實(shí)際情況自主選擇匹配服務(wù)的需求。因此,傳統(tǒng)方法運(yùn)用到云制造環(huán)境下時(shí)會(huì)存在以下不足:首先,針對(duì)功能性匹配,難以解決語義信息不對(duì)稱問題。傳統(tǒng)的基于規(guī)則和圖論[6-9]的方法難以解決語義信息不對(duì)稱問題,本體可以描述語義信息使信息共享,但目前基于語義本體的匹配方法研究沒有考慮因表達(dá)方式不同導(dǎo)致輸入為非本體概念的情況,這將導(dǎo)致語義信息的丟失;其次,針對(duì)QoS匹配算法,啟發(fā)式算法[10-13]計(jì)算速度快但難以控制早熟收斂,模糊QOS的評(píng)價(jià)[15-16]多采用大量矩陣計(jì)算,針對(duì)大量服務(wù)選擇會(huì)降低服務(wù)效率。分階段匹配的方法[18]給云制造環(huán)境下的供應(yīng)商匹配提供了一些啟發(fā),但是階段的劃分標(biāo)準(zhǔn)對(duì)本問題并不適用。且大部分方法只得到唯一匹配服務(wù),由于制造企業(yè)在供應(yīng)商選擇過程中會(huì)受到很多現(xiàn)實(shí)因素影響,往往企業(yè)需要的不單單是唯一服務(wù),而是要在篩選出來服務(wù)集合中,再做主觀判斷,因而目前的匹配方法難以滿足企業(yè)主動(dòng)選擇的需求。
針對(duì)上述問題,本文提出了云制造環(huán)境下基于本體和模糊QoS的三階段匹配方法。定義了具有普適性的、基于語義的供應(yīng)商服務(wù)本體模型,同時(shí)充分運(yùn)用本體結(jié)構(gòu)特點(diǎn),引入屬性影響度使語義信息更完整;采用優(yōu)化的基于三角模糊數(shù)的FCM算法匹配QoS,在大量功能相似的服務(wù)中最后得到服務(wù)匹配結(jié)果的集合。
云制造平臺(tái)的業(yè)務(wù)流程如圖1所示。云平臺(tái)接收需求方提出的供應(yīng)商需求,然后通過服務(wù)匹配從大量已注冊(cè)的供應(yīng)商服務(wù)資源庫中挑選適合的供應(yīng)商推薦給需求方。匹配結(jié)果的正確與否直接影響后續(xù)的協(xié)同制造過程和整個(gè)制造任務(wù)的效率。服務(wù)資源庫中的供應(yīng)商服務(wù)主要包含兩方面的信息,一是供應(yīng)商能夠提供的基本功能,二是云制造環(huán)境下供應(yīng)商的QoS信息。服務(wù)匹配的過程就是通過匹配需求和資源庫中服務(wù)的這兩方面信息找到適合的供應(yīng)商。由于云制造環(huán)境下信息的異構(gòu)性,使得需求方和供應(yīng)方之間的信息無法共享和交互,另外需求方對(duì)匹配結(jié)果有自主選擇的需求。因此,在云制造環(huán)境下進(jìn)行服務(wù)匹配時(shí),考慮語義共享和需求方自主選擇要素至關(guān)重要。
為實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商需求和大規(guī)模供應(yīng)商服務(wù)的語義共享,快速、準(zhǔn)確、智能化的匹配,需要服務(wù)本體和標(biāo)準(zhǔn)化語義服務(wù)描述的支持,以下在2.2、2.3節(jié)中分別進(jìn)行說明。
圖1 云制造平臺(tái)業(yè)務(wù)流程示意圖
供應(yīng)商服務(wù)本體提供對(duì)領(lǐng)域知識(shí)的共同理解和描述,能夠?qū)崿F(xiàn)領(lǐng)域和供應(yīng)商服務(wù)的信息共享和交互,是服務(wù)匹配的語義基礎(chǔ)[25]。然而目前本體沒有統(tǒng)一的表示標(biāo)準(zhǔn)[4],本文用三元組來表示本體:
O={C,Re,Con}
(1)
其中,C是本體中概念的集合;Re是C和C之間的關(guān)系集合,Re包含四個(gè)元素,即Re={is-a,kind-of,is-property,is-instance},其中is-a表示概念之間部分與整體的關(guān)系、kind-of表示概念之間的繼承關(guān)系、is-property表示一個(gè)概念是另一個(gè)概念的屬性、is-instance表示概念和實(shí)例的關(guān)系,Con為公理集合,指C和C之間約束條件。
本研究在參考已有研究[3][4]、領(lǐng)域?qū)<乙庖姾蚖ordNet標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上構(gòu)建了制造業(yè)供應(yīng)商服務(wù)本體Oss,構(gòu)成如下:
Oss=Ov∪Os∪Oq
(2)
其中,Ov為領(lǐng)域本體,是計(jì)算語義概念相似度的基礎(chǔ);Os為功能服務(wù)本體;Oq為QoS本體,既包含W3C提出的通用QoS指標(biāo)[24],也包括領(lǐng)域QoS指標(biāo)。Os和Oq是用戶在選擇供應(yīng)商服務(wù)的影響因素。Oss中的每個(gè)本體都用(1)式的本體結(jié)構(gòu)表示。圖2為汽車領(lǐng)域Oss片段。
圖2 汽車供應(yīng)商服務(wù)本體Oss示例圖
(1)供應(yīng)商描述。為能夠?qū)?dòng)態(tài)異構(gòu)的供應(yīng)商信息進(jìn)行智能匹配,需要統(tǒng)一、完整的描述方法[5]。本文根據(jù)OWL-S的ServiceProfile類[23]的描述結(jié)構(gòu)特點(diǎn)對(duì)服務(wù)進(jìn)行語義描述,云制造環(huán)境中的供應(yīng)商si描述如下:
si={B,QoS}
(3)
其中,B表示基本功能信息集合,B中的信息根據(jù)Os描述;QoS表示服務(wù)質(zhì)量集合,QoS中的信息根據(jù)Oq描述。
si的各部分內(nèi)容說明如下:
B={C,PQ,SA},C為需求的資源概念名稱,與Ov上的概念對(duì)應(yīng);PQ表示該資源的生產(chǎn)質(zhì)量,PQ={pr,qc},pr表示產(chǎn)品合格率、qc表示產(chǎn)品對(duì)應(yīng)的認(rèn)證體系;SA表示供應(yīng)商的供貨能力,SA={Ty,Num,TOD},Ty表示產(chǎn)品型號(hào)、Num表示產(chǎn)品數(shù)量、TOD表示供應(yīng)商的交貨期。
QoS={Qg,Qs},其中,Qg和Qs表示通用的QoS指標(biāo)和制造業(yè)供應(yīng)商專用QoS指標(biāo)。Qg={qC,qT,qR,qRe},qC為供應(yīng)商服務(wù)的價(jià)格,qT為線上服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間,qR為服務(wù)的可靠程度,qRe為服務(wù)的信譽(yù);Qs={qS,qP,qRP,qF,qCO},qS為供應(yīng)商的送樣速度,qP為運(yùn)費(fèi)承擔(dān),qRP為退貨服務(wù),qF為生產(chǎn)能力的靈活性,qCO表示是否合作過。
(2)供應(yīng)商需求描述。供應(yīng)商需求包含供應(yīng)商描述的內(nèi)容。同時(shí)由于每個(gè)QoS參數(shù)的重要性不同,用戶對(duì)各個(gè)參數(shù)的偏好會(huì)根據(jù)不同的情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)選擇。所以引入用戶偏好向量P,每個(gè)偏好采用[0,1]的隸屬度描述。P∈{quiteunimportant,unimportant,medium,important,veryimportant}={0.2,0.4,0.6,0.8,1}。
于是,供應(yīng)商需求R可表示如下:
R={B,QoS,P}
(4)
本文根據(jù)云制造環(huán)境下語義信息不對(duì)稱,需求個(gè)性化及多樣化的特點(diǎn)提出了三階段匹配方法。在任一階段,如果R和si的相似度Sim(R,si)≥ω(設(shè)定的閾值),則si為滿足需求的服務(wù)。用ωb、ωq、ωz分別表示第一階段、第二階段和第三階段的閾值。圖3是本文三階段匹配方法的流程圖。
第一階段進(jìn)行功能性匹配。匹配的對(duì)象為B,本文根據(jù)本體結(jié)構(gòu)特點(diǎn)設(shè)計(jì)了語義相似度計(jì)算方法,在此基礎(chǔ)上,計(jì)算了各個(gè)類型參數(shù)的相似度,得到功能性匹配集合S1,并作為第二階段的供應(yīng)商資源庫。
第二階段進(jìn)行QoS匹配。結(jié)合模糊用戶偏好把模糊多類型的QoS信息轉(zhuǎn)化成三角模糊數(shù),采用優(yōu)化聚類中心的三角模糊數(shù)FCM算法快速聚類,得到QoS匹配度集合S2,并作為第三階段的供應(yīng)商資源庫。
第三階段進(jìn)行綜合匹配。利用前兩個(gè)階段的匹配度計(jì)算綜合匹配度,得到基于匹配度排序的結(jié)果集合S3。
圖3 三階段匹配方法流程圖
(1)匹配B
根據(jù)B中參數(shù)的不同類型采用不同的匹配方法。其中C是概念類型,概念的相似性可以利用本體結(jié)構(gòu)中概念的量化關(guān)系進(jìn)行判斷[26]。本文在考慮概念的距離時(shí)僅考慮概念之間為is-a、kind-of和is-instance三種關(guān)系,且默認(rèn)每種關(guān)系對(duì)應(yīng)的連接距離為1,Dis(C1,C2)為兩個(gè)概念節(jié)點(diǎn)C1和C2的最短距離,數(shù)值為各個(gè)節(jié)點(diǎn)到最近公共節(jié)點(diǎn)的距離之和[4]。在基于本體結(jié)構(gòu)的語義相似度研究中,學(xué)者們研究討論了上位概念集、概念深度、概念的語義密度對(duì)概念語義相似度的影響,但對(duì)這三個(gè)影響因子并沒有統(tǒng)一的計(jì)算方式[5,27]。在已有研究基礎(chǔ)上,本文給出了三種相似影響度的計(jì)算方法。
此外,考慮由于表達(dá)方式不同造成概念不能匹配到本體模型,從而造成錯(cuò)誤或片面匹配結(jié)果的問題,本文追加了屬性影響因素,即Ov中概念的is-property關(guān)系連接的屬性,通過概念共同擁有的屬性判斷其相似性。綜上,Ov中的概念C1和C2應(yīng)滿足以下4個(gè)規(guī)則:
規(guī)則1:重合度相似影響度。設(shè)從C1追溯到根節(jié)點(diǎn)的上位概念集合為U(C1),從C2追溯到根節(jié)點(diǎn)的上位概念集合為U(C2),若C1和C2的公共上位集的個(gè)數(shù)Count(U(C1)∩U(C2))≠0,兩個(gè)概念公共上位集越多影響度則越大。則C1和C2的重合度相似影響度α1為:
(5)
規(guī)則2:深度相似影響度。設(shè)C1到定點(diǎn)的深度為Depth(C1),C2到定點(diǎn)的深度為Depth(C2),若C1和C2的語義深度差Depth(C1)- Depth(C2)≠0,兩個(gè)概念的深度差越小影響度越大,且深度和越大代表細(xì)分度高影響度也就越大。C1和C2的深度相似影響度α2為:
(6)
規(guī)則3:密度相似影響度。若C1的兄弟節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)brother(C1),C2的兄弟節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)brother(C2),兩個(gè)概念的兄弟越多說明該節(jié)點(diǎn)描述的越具體,相似度也就越大,C1和C2的密度相似影響度α3為:
(7)
規(guī)則4:屬性相似影響度。設(shè)C1的屬性值個(gè)數(shù)為attribute(C1),C2的屬性值個(gè)數(shù)為attribute(C2),兩個(gè)概念擁有的相同屬性越高屬性影響越大,則C1和C2的屬性相似影響度α4為:
上述4個(gè)規(guī)則中r1,r2,r3,r4為可調(diào)節(jié)因子。
然后,在語義距離,概念重合度、密度、深度和屬性的相似影響度分析基礎(chǔ)上,用式(9)計(jì)算兩個(gè)概念節(jié)點(diǎn)C1和C2的語義相似度。
Sim(C1,C2)=
(9)
其中,λ為可調(diào)節(jié)因子,η1,η2,η3分別為概念重合影響度、密度和深度影響度的權(quán)重,η1+η2+η3=1。
Sim(brt,bst)=
(10)
若B中第t個(gè)參數(shù)為區(qū)間型則其語義相似度計(jì)算如下,其中|r∩s|表示公共數(shù)值的長度。
(11)
(3)功能性匹配相似度及S1
依據(jù)B中各個(gè)元素的屬性類型特征,利用式(9)~(11)計(jì)算得到的各個(gè)類型參數(shù)的相似度,R與si的功能性匹配的相似度為各個(gè)參數(shù)相似度的乘積,計(jì)算公式為(12)。
(12)
然后利用公式(13)得到功能性匹配結(jié)果結(jié)合S1,并把S1作為第二階段匹配的供應(yīng)商資源庫。
S1={si|si∈S;Sim(R.B,si.B)≤ωb}
(13)
因QoS中指標(biāo)的不確定性和復(fù)雜性,不能對(duì)其定量描述而需采用模糊語言表示[29]。另外,用戶對(duì)于QoS中的每個(gè)屬性往往擁有不同的偏好[13],并且對(duì)匹配的結(jié)果有自主選擇的需求。因此,本文采用基于三角模糊數(shù)的FCM聚類算法[28],把QoS模糊語言轉(zhuǎn)化成三角模糊數(shù),盡量完整表達(dá)模糊信息,同時(shí)引入了用戶偏好,并通過優(yōu)化初始聚類中心,循環(huán)聚類,使得結(jié)果集中符合需求的資源快速收斂到同一個(gè)類別,得到供應(yīng)商集合,以彌補(bǔ)傳統(tǒng)匹配方法忽略QoS模糊性和只得到一個(gè)匹配結(jié)果的不足。
(1)結(jié)合用戶偏好對(duì)QoS模糊數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
本文將QoS的描述信息用{無,很低,低,微低,中,微高,高,很高,完全}九個(gè)模糊描述語言表示,除此之外本文還追加了QoS的表現(xiàn)形式可以為自然語言、區(qū)間和精確值,并把每個(gè)描述語言轉(zhuǎn)化成三角模糊數(shù),詳見表1。
(14)
表1 QoS模糊語言的模糊數(shù)對(duì)照表
(15)
(16)
(2)用優(yōu)化的FCM算法縮小供應(yīng)商范圍
本文利用聚類算法的目的是讓供應(yīng)商資源庫中與需求相似的服務(wù)快速收斂到一個(gè)小范圍。有學(xué)者采用FCM算法對(duì)資源進(jìn)行聚類[30],但沒有考慮其模糊性。本文采用基于三角模糊數(shù)的FCM算法,并優(yōu)化初始聚類中心。聚類的數(shù)目可根據(jù)實(shí)際資源的數(shù)目確定,本文借鑒二分查找的思想設(shè)置聚類數(shù)目為2,循環(huán)聚類逐漸縮小供應(yīng)商范圍。
根據(jù)聚類數(shù)目,需要初始化兩個(gè)聚類中心。為保證盡可能的選擇接近R的QoS服務(wù)類別,保證按需服務(wù)發(fā)現(xiàn),本文將Xn作為第一個(gè)初始的聚類中心,即:
(17)
(18)
算得V0后,用基于三角模糊數(shù)的FCM算法縮小供應(yīng)商范圍,算法流程如下:
(3)QoS相似度及S2
利用模糊貼近度計(jì)算CRQOS中RQ和其他資源的相似度。貼近度的概念與相似度類似,越接近1表示兩個(gè)模糊集越接近。本文采用歐幾里得多屬性的三角模糊數(shù)貼近度計(jì)算方法由公式(19)得到RQ與CRQOS中其他資源的QoS相似度。
(19)
然后根據(jù)公式(20)得到QoS匹配結(jié)果結(jié)合S2,并把S2作為第三階段匹配的供應(yīng)商資源庫。
S2={si|si∈S1;Sim(R.QoS,si.QoS)≤ωq}
(20)
第三階段在第二階段的資源集合S2的基礎(chǔ)上,根據(jù)前兩個(gè)階段得到前兩個(gè)階段的功能性相似度和QoS相似度,加權(quán)求和得到R與si綜合匹配度為:
Sim(R,si)=α·Sim(R.B,si.B)+β·Sim(R.QoS,si.QoS)
(21)
圖4 優(yōu)化聚類中心的模糊QoS聚類算法流程
其中,α和β分別為兩階段相似度的權(quán)值,表示各階段相似度對(duì)綜合相似度的影響程度,α+β=1。
然后,根據(jù)公式(22)得到綜合匹配結(jié)果結(jié)合S3,需求方在S3中自主選擇最滿意供應(yīng)商,完成供應(yīng)商的匹配。
S3={si|si∈S2;Sim(R.QoS,si.QoS)≤ωz}
(22)
為驗(yàn)證本文方法的效果,采用某汽車企業(yè)真實(shí)供應(yīng)商服務(wù)數(shù)據(jù)為樣本,通過采用不同樣本量和改變需求還有方法對(duì)比進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。樣本中供應(yīng)商的QoS數(shù)據(jù)從相關(guān)企業(yè)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫中抽取,用戶偏好數(shù)據(jù)根據(jù)專家意見得到。
實(shí)驗(yàn)中匹配的服務(wù)是汽車發(fā)動(dòng)機(jī)零部件供應(yīng)商,圖5為本文建立的相應(yīng)部分領(lǐng)域本體結(jié)構(gòu)。分別選取了50,150,250個(gè)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)零部件供應(yīng)商服務(wù)用于方法有效性實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)基本參數(shù)設(shè)置為:ωb=0.6,ωq=0.8,ωz=0.8,η1=η2=η3=1/3,聚類參數(shù)mf=2,停止闕值ε=1.0e-6,P={1,0.6,0.8,0.8,0.4,0.8,0.8,0.8,0.8},α=0.7,β=0.3。用戶需求R的信息為:C為活塞銷,pr為100%,Num為200件,TOD小于15天,QoS={qC,qT,qR,qRe,qS,qP,qRP,qF,qCO}={[11,13],完全,很高,完全,很高,很高,是,完全,是}。
實(shí)驗(yàn)通過本文方法得出服務(wù)匹配結(jié)果集合,并通過比較傳統(tǒng)基于本體的語義相似度的服務(wù)發(fā)現(xiàn)算法[24],證明本文的服務(wù)匹配方法的優(yōu)化效果。以下對(duì)方法各階段的效果逐個(gè)進(jìn)行分析。
圖5 發(fā)動(dòng)機(jī)零部件本體結(jié)構(gòu)片段
(1)匹配方法的適用性分析
下面以150個(gè)樣本的實(shí)驗(yàn)為例說明服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法的過程和結(jié)果。第一階段對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行功能性匹配,根據(jù)本體結(jié)構(gòu)計(jì)算得到功能性相似度。表2為列舉的部分供應(yīng)商概念與服務(wù)需求的概念相似度計(jì)算結(jié)果。
通過第一階段的匹配,有49個(gè)供應(yīng)商的相似度大于ωb進(jìn)入第二階段的匹配。然后經(jīng)過第二階段和第三階段匹配后得到了S3,計(jì)算結(jié)果見表3,其中模糊程度按照表1中模糊語言對(duì)應(yīng)的數(shù)字序號(hào)表示。
由結(jié)果可知,在供應(yīng)商中有大量的功能相似和相同的服務(wù)需要,只有依據(jù)非功能性的QoS匹配才能精準(zhǔn)的確定匹配結(jié)果。其中S104是最符合用戶需求的服務(wù),是貼近實(shí)際情況的準(zhǔn)確解,體現(xiàn)了本文方法的適應(yīng)性;資源集合{S25,S63,S87,S99,S101,S102,S104,S105,S125}為具有相同功能的備選服務(wù);另外,方法還推薦了資源集合{S88,S130},雖然此集合中的服務(wù)功能與服務(wù)需求不完全一致,但與需求歸屬同一類別零部件,具有一定的參考價(jià)值,用戶可以通過推薦的結(jié)果根據(jù)實(shí)際情況主動(dòng)的選擇供服務(wù)。
表2 部分概念相似度
(2) 查準(zhǔn)率對(duì)比分析
現(xiàn)將汽車發(fā)動(dòng)機(jī)零部件領(lǐng)域的三個(gè)不同的供應(yīng)商需求作為實(shí)驗(yàn)的條件,對(duì)本文方法與Lee等[24]的服務(wù)發(fā)現(xiàn)算法進(jìn)行了對(duì)比,評(píng)價(jià)指標(biāo)為查準(zhǔn)率Va,計(jì)算方法為式(23):
(23)
表3 匹配結(jié)果集合
其中,Srs為匹配結(jié)果集合,Srv為Srs中與需求相關(guān)的供應(yīng)商集合。
由于查準(zhǔn)率與結(jié)果集合的大小有關(guān),本文取相似度0.9以上的資源集比較兩個(gè)方法的查準(zhǔn)率,如表4所示。從對(duì)比的結(jié)果可以看出,本文的方法較文獻(xiàn)方法查準(zhǔn)率高。由于選取的0.9相似度的限制和結(jié)果集數(shù)目的不同,導(dǎo)致查準(zhǔn)率有波動(dòng),但是本文方法比文獻(xiàn)算法的查準(zhǔn)率平均提高30%以上。經(jīng)過本文方法得到的相似度越高,資源匹配的精準(zhǔn)度越高。
表4 綜合匹配度0.9以上集合查準(zhǔn)率對(duì)比
設(shè)資源數(shù)目為50,150,250三次實(shí)驗(yàn)的S1中資源的數(shù)量分別為N1,N2和N3,本文對(duì)比了在這三種不同資源數(shù)量下本文算法和未優(yōu)化聚類中心的三角模糊數(shù)FCM算法[25]。圖6為結(jié)果對(duì)比圖,采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)為算法迭代次數(shù)降低比率Viter。設(shè)本文算法的迭代次數(shù)為iter1,未優(yōu)化聚類中心算法的迭代次數(shù)為iter2,Viter的計(jì)算公式如下:
(24)
圖6 兩種方案結(jié)果比較
從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,隨著供應(yīng)商數(shù)目的增加,本文優(yōu)化算法比未初始化聚類中心算法的Viter逐漸增加,提高了匹配的效率。
(1)針對(duì)云制造環(huán)境下供應(yīng)商服務(wù)匹配中存在的信息不對(duì)稱、相似功能多和個(gè)性化需求導(dǎo)致的QoS的多樣性和模糊性問題,本文提出了基于語義和模糊QoS的三階段服務(wù)匹配方法。方法的設(shè)計(jì)思想具有較高的針對(duì)性,盡最大可能滿足現(xiàn)實(shí)需求。
(2)在三階段匹配方法中,所建立的制造業(yè)供應(yīng)商服務(wù)描述模型和本體模型在第一階段運(yùn)用語義本體消除了信息不對(duì)稱性、避免了語義信息誤讀可能性;在第二階段采用優(yōu)化三角模糊數(shù)的FCM方法可滿足個(gè)性化和模糊QoS需求,迭代次數(shù)減少了10%以上。
(3)實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果表明:本文匹配方法可提高查準(zhǔn)率30%以上,且服務(wù)結(jié)果集合中服務(wù)資源相似度越高,越能顯示出本方法服務(wù)匹配的精度。同時(shí),算法還具有較高的適應(yīng)性和可拓展性。
本研究為探索如何解決云制造環(huán)境下的供應(yīng)商服務(wù)匹配問題提出了一種新思路。
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