非功能屬性兩階段制造云服務(wù)優(yōu)選問(wèn)題研究

吳 英，楊 力，趙之元

（安徽國(guó)防科技職業(yè)學(xué)院經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院，安徽六安237011）①

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興技術(shù)的飛速發(fā)展以及眾包、O2O、智能制造等運(yùn)作模式的普遍采用，云制造作為一種面向服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)化制造新模式而被提出。它體現(xiàn)著“制造即服務(wù)”的核心理念，并彰顯“盤(pán)活整合閑置資源”的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，能夠?yàn)橹圃鞓I(yè)服務(wù)化實(shí)施起到積極地推動(dòng)和促進(jìn)作用[1-5]。實(shí)質(zhì)上，云制造是一種供應(yīng)鏈O2O模式，即線上組建虛擬供應(yīng)鏈，線下運(yùn)作實(shí)體供應(yīng)鏈[1]，并且該模式執(zhí)行成功的關(guān)鍵在于如何組建線上虛擬動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈以及如何對(duì)線下實(shí)體供應(yīng)鏈的運(yùn)作進(jìn)行監(jiān)督與管理[1-2]，而其核心與基礎(chǔ)又在于制造云服務(wù)的選取。研究表明，制造云服務(wù)選取對(duì)云制造戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng)中制造云服務(wù)的優(yōu)化配置具有至關(guān)重要的作用，其結(jié)果直接關(guān)乎產(chǎn)品質(zhì)量及顧客滿意[6]。制造云服務(wù)選取一般涉及兩個(gè)部分：基于功能屬性的服務(wù)匹配和基于非功能屬性的服務(wù)優(yōu)選。關(guān)于前者的研究，目前已有不少學(xué)者進(jìn)行探討并產(chǎn)生了一系列的研究成果[7-9]；關(guān)于后者的研究，如文獻(xiàn)[10]設(shè)計(jì)了一種制造資源服務(wù)的分級(jí)匹配策略，以計(jì)算功能屬性匹配和非功能屬性匹配的綜合相似度并進(jìn)行排序的方式確定最佳云服務(wù)；文獻(xiàn)[11]通過(guò)構(gòu)建資源評(píng)價(jià)指標(biāo)求解任務(wù)資源最優(yōu)集來(lái)實(shí)現(xiàn)云制造環(huán)境下資源的優(yōu)選。通過(guò)文獻(xiàn)整理發(fā)現(xiàn)：(1)滿足制造云服務(wù)功能屬性匹配的候選云服務(wù)數(shù)量仍然很多，造成基于非功能屬性的制造云服務(wù)優(yōu)選的搜索空間仍然很大，以致存在很多不必要的選取過(guò)程，從而產(chǎn)生較大的計(jì)算量；(2)基于非功能屬性的服務(wù)優(yōu)選問(wèn)題研究中，一般是基于QoS（Quality of Service）評(píng)估來(lái)實(shí)現(xiàn)，但有關(guān)文獻(xiàn)中QoS權(quán)重的確定相當(dāng)簡(jiǎn)便，多數(shù)是由需求方直接賦予，主觀隨意性太大，缺乏科學(xué)性與客觀性。因此，本文以單一資源服務(wù)需求任務(wù)為例，在服務(wù)功能屬性匹配成功的前提下，研究基于非功能屬性的兩階段制造云服務(wù)優(yōu)選問(wèn)題。

1 基于調(diào)度規(guī)則的制造云服務(wù)篩選

1.1 制造云服務(wù)的描述

由于云制造系統(tǒng)中制造云服務(wù)通常為閑置資源能力，它的使用受時(shí)間窗、能力大小等嚴(yán)格限制，因而，在滿足制造任務(wù)功能需求的前提下，應(yīng)確保制造云服務(wù)在時(shí)間和能力上具備完成該任務(wù)的條件。鑒于此，為了便于快速檢索和識(shí)別制造云服務(wù)在時(shí)間上和能力上是否滿足任務(wù)要求，現(xiàn)將制造云服務(wù)形式化描述為如下七元組，CMS=＜ID，BasAttr，F(xiàn)unAttr，TWindow，Capacity，QoS＞。這里，CMS表示制造云服務(wù)；ID表示制造云服務(wù)的唯一標(biāo)識(shí)；BasAttr表示基本屬性，描述制造云服務(wù)的名稱(chēng)、提供者、聯(lián)系方式、物理地址等；FunAttr表示制造云服務(wù)的功能屬性，由服務(wù)的輸入和輸出、執(zhí)行前/后結(jié)果構(gòu)成，主要是對(duì)服務(wù)功能類(lèi)型、用途、技術(shù)參數(shù)等的描述；TWindow表示制造云服務(wù)的有效時(shí)間范圍，即只有在該時(shí)間窗規(guī)定的起始時(shí)間和終止時(shí)間之內(nèi)制造云服務(wù)才能提供服務(wù)[1-2,12]；Capacity是指在給定的時(shí)間窗內(nèi)制造云服務(wù)能夠提供的有效產(chǎn)能最大值；關(guān)于QoS指標(biāo)的具體定義以及量化已有不少文獻(xiàn)予以研究[6-13]，本文在此不再贅述，并選取QoS={Price,Quality,Reputation,Reliability,Availability}，分別為價(jià)格、質(zhì)量、信譽(yù)、可靠性、可用性。

1.2 基于調(diào)度規(guī)則的制造云服務(wù)篩選過(guò)程

制造云服務(wù)篩選是確保得到精簡(jiǎn)的候選云服務(wù)集的有效手段，它根據(jù)需求方特定要求選擇相應(yīng)調(diào)度規(guī)則，對(duì)滿足功能需求的制造云服務(wù)進(jìn)行基于能力的匹配，最終形成符合任務(wù)需求的候選云服務(wù)集。一般而言，調(diào)度規(guī)則是產(chǎn)能、時(shí)間、質(zhì)量、價(jià)格在任務(wù)之間的優(yōu)先規(guī)則，通常是根據(jù)需求方對(duì)產(chǎn)能、時(shí)間、質(zhì)量、價(jià)格等的偏好而具體設(shè)定，體現(xiàn)為它們之間按一定優(yōu)先順序的排列[1]。在需求方確定好調(diào)度規(guī)則后，云制造系統(tǒng)依據(jù)這一調(diào)度規(guī)則按其規(guī)定的約束順序執(zhí)行搜索操作，以實(shí)現(xiàn)制造云服務(wù)的篩選。保證質(zhì)量的前提下，本文以滿足時(shí)間窗、產(chǎn)能以及價(jià)格約束的調(diào)度規(guī)則為例進(jìn)行篩選過(guò)程說(shuō)明。

基本假定：某一時(shí)刻云制造系統(tǒng)中共有N項(xiàng)制造任務(wù)，STi為第i( i =1,2,…,N )個(gè)制造任務(wù)且為單一資源需求任務(wù)，其所需能力為Qi，要求在起始時(shí)間和終止時(shí)間之內(nèi)完成，即時(shí)間窗TWi=[,]，且要求質(zhì)量不得低于qi，價(jià)格不得高于pi；假定滿足STi功能需求的制造云服務(wù)集FSi中共有M項(xiàng)制造云服務(wù)，sij為FSi中第j(j =1,2,…,M )個(gè)制造云服務(wù)，其能夠提供服務(wù)的起始時(shí)間為，終止時(shí)間為即時(shí)間窗 TWij=[,]，能力為Qij，所需時(shí)間為T(mén)（ijTij≤-，質(zhì)量為qij，價(jià)格為pij，產(chǎn)成品運(yùn)輸至交貨地點(diǎn)的運(yùn)輸時(shí)間和運(yùn)輸費(fèi)用分別為tij和cij，并且tij和cij是由交貨雙方的物理地點(diǎn)位置依據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷給出。

步驟1質(zhì)量篩選。質(zhì)量作為需求方首要關(guān)注要點(diǎn)，表現(xiàn)為云制造服務(wù)提供方承諾的產(chǎn)品質(zhì)量技術(shù)水平。在資源搜索中應(yīng)提前將質(zhì)量達(dá)不到最低閾值的云服務(wù)過(guò)濾掉，制造云服務(wù)和制造任務(wù)的質(zhì)量比對(duì)必須滿足qij≥qi。

步驟2時(shí)間窗篩選。由于制造任務(wù)以及制造云服務(wù)均有時(shí)間窗限制，所以制造云服務(wù)的終止時(shí)間應(yīng)小于制造任務(wù)的最遲完工時(shí)間，對(duì)于任務(wù)的實(shí)際開(kāi)始開(kāi)工時(shí)間應(yīng)取設(shè)定的制造云服務(wù)的起始時(shí)間和制造任務(wù)最早開(kāi)工時(shí)間兩者中的最大值，同時(shí)，在考慮到物流運(yùn)輸時(shí)，制造云服務(wù)應(yīng)當(dāng)滿足在需求方規(guī)定的交貨期前完成制造任務(wù)并將其產(chǎn)品運(yùn)輸至交貨點(diǎn)的時(shí)間約束，即滿足

步驟3產(chǎn)能篩選。在保證質(zhì)量的前提下，對(duì)滿足時(shí)間窗約束的制造云服務(wù)，一定程度上，對(duì)于產(chǎn)能的要求不是硬性條件，在單一制造云服務(wù)產(chǎn)能不充足的情況下，可以通過(guò)若干個(gè)制造云服務(wù)進(jìn)行組合以達(dá)到需求方要求。在此為方便探討，假設(shè)單一制造云服務(wù)能夠獨(dú)立完成制造任務(wù)，即應(yīng)滿足Qij≥ Qi。

步驟4價(jià)格篩選。一般而言，考慮到經(jīng)濟(jì)效益，需求方在發(fā)布需求任務(wù)時(shí)會(huì)對(duì)執(zhí)行任務(wù)的成本采用最高閾值進(jìn)行限定。通常，服務(wù)成本由加工成本和物流成本兩部分組成，因而，對(duì)制造云服務(wù)進(jìn)行價(jià)格篩選應(yīng)滿足pij+cij≤pi。

按照步驟1～步驟4順序執(zhí)行，篩選后剩下的制造云服務(wù)即形成“保證質(zhì)量前提下，滿足時(shí)間窗、產(chǎn)能、價(jià)格約束”這一服務(wù)調(diào)度規(guī)則下的候選云服務(wù)集（CSSi），這有效地縮減了候選云服務(wù)集中云服務(wù)的數(shù)量，為后續(xù)制造云服務(wù)評(píng)估選擇節(jié)省了計(jì)算量，提高了效率。

2 基于組合賦權(quán)及TOPSIS的制造云服務(wù)選擇方法

制造云服務(wù)優(yōu)選的最終目標(biāo)是選擇出滿足需求方要求的最佳制造云服務(wù)，通常是對(duì)CSSi中制造云服務(wù)QoS進(jìn)行綜合衡量，并參考QoS綜合性能排序而獲得[14]。不難看出制造云服務(wù)優(yōu)選實(shí)際上是一個(gè)多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題，一般而言，此類(lèi)問(wèn)題的解決通常是在確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上求解指標(biāo)權(quán)重，并依據(jù)指標(biāo)權(quán)重和相關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)施綜合評(píng)估。

2.1 基于組合賦權(quán)的指標(biāo)權(quán)重確定

現(xiàn)有的權(quán)重確定方法主要有兩類(lèi)：主觀賦權(quán)法（如專(zhuān)家調(diào)查法、AHP等）和客觀賦權(quán)法（如熵值法、主成份分析法等）[15]。單一的使用主觀法或客觀法均存在不足：主觀賦權(quán)法受人為影響較多，主觀隨意性較大；客觀賦權(quán)法是根據(jù)數(shù)學(xué)模型在分析數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行賦權(quán)，具備一定的科學(xué)性，但不能反映決策者主觀意向[16]。在此，采用三角模糊數(shù)層次分析法和熵值法組合賦權(quán)的方法來(lái)評(píng)價(jià)影響制造云服務(wù)優(yōu)劣的各項(xiàng)性能指標(biāo)，既能滿足需求方的主觀愿望，又具備一定的合理性和有效性。

假設(shè)制造云服務(wù)有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，即p=()p1,p2,…,pi,…,pn，則pi表示制造云服務(wù)的第i( )i=1,2,…,n 個(gè)指標(biāo)。確定pi的組合權(quán)重Wi是在確定主觀權(quán)重αi和客觀權(quán)重βi后，采用乘法合成歸一通過(guò)：

進(jìn)行組合賦權(quán)而得到。

關(guān)于各個(gè)指標(biāo)的客觀權(quán)重βi采用熵值法計(jì)算獲得，其具體計(jì)算過(guò)程參見(jiàn)文獻(xiàn)[17]，各個(gè)指標(biāo)的主觀權(quán)重αi采用三角模糊數(shù)層次分析法[18-19]獲取，其具體過(guò)程如下：

（1）構(gòu)建模糊判斷矩陣：在層次分析法中引入三角模糊數(shù)，根據(jù)各指標(biāo)之間的兩兩相對(duì)重要性建立三角模糊判斷矩陣，記為B=(bij)n×n(i=1,2,…,n;j=1,2,…,n;) ，其中，bij=(,,)且bji=，(,,)為B中每一項(xiàng)bij對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)，其中，，分別表示指標(biāo)pi和pj進(jìn)行比較時(shí)，pi相對(duì)于pj重要性的最悲觀估計(jì)、最可能估計(jì)和最樂(lè)觀估計(jì)，其取值參照表1。

表1 三角模糊數(shù)取值參照表

（2）一致性檢驗(yàn)：由于對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)兩兩之間的比較可能存在邏輯上的不一致性，因而需要對(duì)已確定的三角模糊矩陣B進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，在此采用改進(jìn)的期望值一致性檢驗(yàn)法[15]。

首先，通過(guò)(2)式、(3)式分別構(gòu)建矩陣B的期望矩陣E以及矩陣E的模糊互反判斷矩陣H，并計(jì)算矩陣H的最大特征根λ；其次，CI（一致性指標(biāo)）通過(guò)公式CI=( λ -n ) ( n -1 )確定，CR（隨機(jī)一致性比率）通過(guò)CR=CI RI得到，其中RI（隨機(jī)一致性指標(biāo)）通過(guò)查表[19]獲得；最后，判定CR是否小于0.1，當(dāng)CR＜0.1時(shí)矩陣H(B)具有滿意的一致性，否則矩陣H(B)不具有一致性，需要適當(dāng)調(diào)整修正，使之具有滿意的一致性。

（3）計(jì)算指標(biāo)主觀模糊權(quán)重：記α=()α1,α2,…,αi,…,αn為主觀權(quán)重向量，則有：

2.2 基于TOPSIS的制造云服務(wù)綜合評(píng)估

TOPSIS是經(jīng)典的多目標(biāo)決策分析排序方法，主要過(guò)程是計(jì)算各個(gè)方案與最優(yōu)、最劣虛擬方案的距離，若某個(gè)方案在最靠近最優(yōu)解的同時(shí)又最遠(yuǎn)離最劣解，則該方案為最好，否則不為最優(yōu)?；赥OPSIS的綜合評(píng)價(jià)方法的具體步驟如下：

步驟4計(jì)算各制造云服務(wù)與理想解的相對(duì)貼近度：

并按照Dj從大到小的順序?qū)χ圃煸品?wù)進(jìn)行排序，Dj越大相應(yīng)的制造云服務(wù)越優(yōu)。

3 算例分析

某制造云服務(wù)需求方向云制造服務(wù)平臺(tái)提交其單一資源服務(wù)需求。經(jīng)制造云服務(wù)功能匹配以及基于調(diào)度規(guī)則的篩選后，滿足功能、質(zhì)量、時(shí)間窗、產(chǎn)能、價(jià)格等要求的候選制造云服務(wù)集中共6項(xiàng)制造云服務(wù)，分別為S1、S2、S3、S4、S5、S6。依據(jù)制造云服務(wù)提供方上傳的原始數(shù)據(jù)以及云制造系統(tǒng)歷史記錄數(shù)據(jù)，采用價(jià)格、質(zhì)量、信譽(yù)、可靠性、可用性等5項(xiàng)指標(biāo)對(duì)各項(xiàng)制造云服務(wù)進(jìn)行評(píng)估，以實(shí)現(xiàn)制造云服務(wù)的優(yōu)選。相關(guān)數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 候選云服務(wù)集中制造云服務(wù)QoS指標(biāo)數(shù)據(jù)

3.1 計(jì)算組合權(quán)重

參考文獻(xiàn)[17]計(jì)算得到客觀權(quán)重β=(0.231,0.212,0.164,0.203,0.19)。在計(jì)算主觀權(quán)重的過(guò)程中，首先，根據(jù)需求方偏好，結(jié)合表1對(duì)制造云服務(wù)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較并構(gòu)建三角模糊數(shù)判斷矩陣B，如表3所示；其次，根據(jù)(2)式、(3)式，借助matlab計(jì)算矩陣H最大特征根λ=5.298，查表得n=5時(shí)RI=1.12，則CI=0.074，CR=0.066＜0.1，因此，滿足一致性檢驗(yàn)；最后，根據(jù)(4)式，通過(guò)matlab計(jì)算得到

以及主觀權(quán)重α=(0.142,0.456,0.279,0.069,0.053)，在得到客觀權(quán)重和主觀權(quán)重的基礎(chǔ)上，根據(jù)(1)式計(jì)算得到組合權(quán)重

表3 制造云服務(wù)需求方對(duì)制造云服務(wù)指標(biāo)判斷結(jié)果的三角模糊數(shù)形式

3.2 綜合評(píng)價(jià)

對(duì)表2中的原始數(shù)據(jù)，根據(jù)(5)式、(6)式得到規(guī)范化矩陣G和加權(quán)規(guī)范矩陣Y；確定最優(yōu)解y+、最劣解y-，通過(guò)(7)、(8)式計(jì)算各制造云服務(wù)到最優(yōu)解的距離d+，以及到最劣解的距離d-，根據(jù)(9)式得到相對(duì)貼近度Dω=(0.723,0.773,0.463,0.264,0.449,0.631)。最后，對(duì)各個(gè)制造云服務(wù)的相對(duì)貼近度進(jìn)行自大到小的排序，即S2＞S1＞S6＞S3＞S5＞S4，因此，S2即為滿足需求方各項(xiàng)要求的最佳制造云服務(wù)，這便為制造云服務(wù)優(yōu)選的結(jié)果。

由表4可見(jiàn)，主觀、客觀以及組合賦權(quán)方法下的綜合指數(shù)值和排序均不相同。組合賦權(quán)法對(duì)應(yīng)的制造云服務(wù)排序是綜合主客觀兩種情況而得到，相比于單一兩種賦權(quán)方法較全面，具備一定的科學(xué)合理性。

表4 不同權(quán)重確定方法下的綜合指數(shù)值及排序

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)基于非功能屬性的服務(wù)優(yōu)選過(guò)程，本文在服務(wù)功能匹配成功的基礎(chǔ)上，將其分為兩個(gè)階段：(1)基于調(diào)度規(guī)則的制造云服務(wù)篩選，得到滿足用戶各項(xiàng)要求的候選制造云服務(wù)集；(2)采用三角模糊數(shù)層次分析法和熵值法主客觀融合確定組合權(quán)重，以此為基礎(chǔ)，采用TOPSIS決策方法實(shí)施制造云服務(wù)的綜合評(píng)估，以選取最優(yōu)的制造云服務(wù)。同時(shí)，通過(guò)算例對(duì)本文所述的基于組合賦權(quán)及TOPSIS的制造云服務(wù)選擇方法進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證，表明了該方法的可行性和有效性。文中基于調(diào)度規(guī)則的制造云服務(wù)篩選，一定程度上能過(guò)濾掉大量不在用戶需求范圍內(nèi)的制造云服務(wù)，有助于提高服務(wù)選擇效率，同時(shí)，結(jié)合組合賦權(quán)和TOPSIS決策的評(píng)價(jià)方法，一定程度上確保了評(píng)價(jià)的合理性和科學(xué)性，因此，本文的研究具有一定的理論和應(yīng)用價(jià)值。