所属单位：

机电工程学院

发表刊物：

计算机集成制造系统

关键字：

云制造;知识服务;服务组合;聚类分析;关联规则挖掘;多中心涡流搜索算法;

摘要：

针对云制造环境下知识服务组合优化问题,通过对服务组合优化过程的分析,采用QoS感知的服务组合策略,建立了以时间、成本、可用性、准确性、创新性、可信性为优化目标的服务组合优化模型;采用聚类分析及关联规则挖掘策略对搜索空间预处理,减小了搜索空间,实现了知识服务资源的快速精准定位与匹配,提高了知识服务组合的效率和成功率;并针对标准涡流搜索算法易陷入局部最小的问题,引入多涡流中心搜索及涡流中心自适应更新策略,提出了一种改进的多中心涡流搜索算法对服务组合问题进行全局优化。仿真实验表明:聚类分析及关联规则挖掘策略与多中心涡流搜索算法相结合,能极大地缩短寻优时间并获得更优的解,能更有效的解决知识服务组合优化问题。

第一作者：

郭师虹,蔡安江

论文类型：

期刊论文

通讯作者：

郭宗祥,蔡曜,薛晓飞

学科门类：

工学

是否译文：

否

发表时间：

2018-03-09