[发明专利]一种云制造环境下的供需智能匹配方法

说明书

本发明公开了一种云制造环境下的供需智能匹配方法，云制造服务资源包括服务需求和服务资源，方法步骤如下，步骤1初选，根据基本信息，利用关键字匹配规则进行需求与资源的匹配，获得基于资源基本信息的初选集；步骤2预选，根据功能信息，建立蕴含关系推理规则进行匹配，获得基于资源功能信息的预选集；步骤3优选，根据评价信息，利用模糊综合评判法进行匹配，从而获得最优的服务资源。与现有技术相比较，本发明通过云制造服务资源的基本信息、功能信息、评价信息等公共属性，建立基于基本信息的初选、功能信息的预选、评价信息优选的匹配方法，从而服务需求方能够快速、准确的从云制造平台的海量服务制造资源中匹配最优资源。

技术领域

本发明涉及一种物联网云服务领域，尤其涉及一种云制造环境下的供需智能匹配方法。

背景技术

近年来，随着云计算、物联网、面向服务的网络化信息等技术的发展，制造业出现了一种新的网络化制造模式-云制造。它利用网络和云制造服务平台，将分散在全国各地的制造资源和制造能力虚拟化构成云制造资源池，然后根据用户的需求分配云制造资源池中的资源，实现制造资源的共享，促进制造业发展。由于云制造环境下，蕴含的海量资源种类繁多，形式各样，如何快速、准确的将服务需求方与服务提供方进行智能匹配是目前亟需解决的问题，然而传统的关键字匹配已经不能满足云制造的供需智能匹配，这就需要一种新的匹配方法。

发明内容

本发明的目的就在于提供一种解决了上述问题，在云制造环境下快速、准确的将服务需求方与服务提供方进行智能匹配的供需智能匹配方法。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种云制造环境下的供需智能匹配方法，云制造服务资源包括服务需求和服务资源，方法步骤如下，

步骤1.初选，在服务资源信息库中，根据服务需求和服务资源的基本信息，利用关键字匹配规则进行需求与资源的匹配，获得基于资源基本信息的初选集；

步骤2.预选，在初选集中，根据服务需求和服务资源的功能信息，建立蕴含关系推理规则进行匹配，获得基于资源功能信息的预选集；

步骤3.优选，在预选集中，根据服务需求和服务资源的评价信息，利用模糊综合评判法进行匹配，从而获得最优的服务资源。

作为优选，所述步骤1的云制造服务资源的基本信息主要指资源名称，以此建立关键字匹配规则，并利用关键字进行匹配。

作为优选，所述的关键字匹配规则如下，当服务提供方不能满足服务需求方要求时，匹配失败即为Fail匹配，匹配度为0，EMatch(ET，ER)＝0；

当服务提供方能够满足服务需求方要求时，匹配成功即为Full匹配，匹配度为1，EMatch(ET，ER)＝1；

其中，EMatch(ET，ER)表示基本信息的匹配度，ET表示服务需求方需要资源的基本信息，ER表示服务提供方提供资源的基本信息。

作为优选，所述步骤2的云制造服务资源的功能信息主要指数值型约束条件，数值型约束条件指“加工费用500”、“尺寸精度0.1”和“平行度0.2”等性能指标和综合指标；则基于功能信息的预选包括以下步骤，

a.建立蕴含关系推理规则；

b.利用建立的蕴含关系推理规则进行单个数值型约束条件匹配；

c.利用单个数值型约束条件匹配度计算多个数值型约束条件的综合匹配度。

所述的蕴含关系推理规则可如下定义，设服务需求和服务资源中功能信息的数值型约束条件进行数值匹配。