[发明专利]基于智能优化算法的云制造计算资源可重构配置方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于智能优化算法的云制造计算资源可重构配置方法，即支持复杂多目标计算资源配置流程中，对计算资源、任务属性规则在线动态设计与求解的智能优化算法的动态重构，以及通过多策略规则重构及优选提升不同条件下复杂计算资源配置效率的决策方法，属于计算机集成制造系统中机器学习、算法及人工智能技术领域。

背景技术

在现有面向服务制造技术和模式推动之下，云制造作为一种新型网络化制造模式，集中云计算、虚拟化等核心技术，旨在为分布式集成制造进一步带来智能化管理和高效资源共享。在云制造模式下，计算资源自身作为主要计算能力及设备管理和监控中介，主要通过虚拟接入、虚拟设施动态部署等方式抽象为虚拟资源，并根据运行需求或用户任务请求，灵活地进行动态配置与管理。这些计算资源往往是分布于各个地方的各类服务器、存储器、PC机、高性能计算机等运行支撑资源，它不同于单独的机群(Cluster)或一般的对称多处理器(SMP)等，属于一种强异构资源的联合，它也不同于以往的分布式资源，需要动态接入、动态配置与共享。当计算资源经过虚拟化作为云制造平台虚拟基础设施支撑的时候，如何根据任务需求来动态配置执行任务的CPU、存储器、网络等虚拟环境，不仅是云制造平台高效运行的重要环节，也是平台构建的一个难点所在。因此，在云制造平台中，寻找高效能优化算法解决计算资源的动态配置问题具有重要的理论价值和实际意义。

云制造计算资源的配置(Optimal Allocation of Computing Resources，OACR)，是将用户提交的任务集按适当的配置策略映射到相应的计算处理资源执行，以实现资源的充分利用和任务的高效运行。它属于一种异构的复杂虚拟资源调度问题，但它又不同于一般并行环境下的任务调度问题。在云制造模式下，计算资源通常被划分并抽象为虚拟机形式提供给不同的任务，且计算资源通常是海量的、强异构的和动态接入的，具有分组通信特点及强NP-Hard的复杂性。同时，除了计算资源的复杂异构之外，面向整个制造全生命周期的制造任务也异常复杂。这些任务通常包含多学科多目标协同过程，例如机械、电子、控制联合仿真或制造，并且对制造资源的通信和计算能力需求很高。可见，云制造计算资源配置中，直接影响资源使用效率和任务执行效率的资源计算能力和通信能力均会因不同任务的分配和选择产生动态变化，复杂性较高，且在求解过程中，传统单一固定模型和单一算法难以满足其随条件动态变化的特性。

结合云制造模式特色，总结现有计算资源配置背景，存在几点问题：

(1)现有计算资源配置模型中均只考虑计算或通信因素一种，且其属性固定，无法表现虚拟化异构系统下计算资源分组通信和动态接入特性以及计算能力虚拟化分特性；

(2)云制造下全生命周期制造任务复杂，对计算资源通信/计算能力要求高且不断变化；

(3)用于求解计算资源配置NP-Hard问题的智能优化算法的性能随问题属性的变化而变化，算法相对单一固定，实际应用效果差；

(4)若配置环境的变化，配置效率得不到保障，资源得不到充分利用，资源配置器扩展性极低。

目前还没有一个可参考的研究工作用于解决上述配置动态性导致的效率低下问题，现有大多数研究主要侧重于单一情况建模和算法求解，难以进入工程实际应用，如何融合计算资源动态配置动态约束与动态环境下的多重模型及其求解算法，以达到平台中资源高效配置是云制造中一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题：本发明的目的在于提供一种基于智能优化算法的云制造计算资源可重构配置方法，它克服了现有研究和应用的不足，构建了一个通用、扩展性强的灵活配置机制，在基本模块与附属规则库的基础上动态重构配置模型与智能算法，能有效地实现计算资源配置多种规则模型的融合及多种智能算法的支撑，使得应用过程中可灵活应对实际平台中计算资源配置的复杂需求，解决以往平台配置器存在的模型、算法的单一性和不可移植性瓶颈问题，更好的实现云制造模式下计算资源的多策略、多环境高效能智能化配置。

本发明的技术方案：一种基于智能优化算法的云制造计算资源可重构配置方法，即一种根据需求和环境动态构造计算资源配置模型，动态耦合计算资源配置智能算法的决策机制，该方法的具体步骤如下：