一種云制造服務的資源服務序列驗證方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及云制造領域，特別是一種云制造服務的資源資源服務序列驗證方法。
【背景技術】
[0002] 目前，云制造是一種基于網(wǎng)絡的制造新模式，多個企業(yè)用戶在云制造服務平臺上 相互協(xié)作，共同完成同一制造項目，并按需組織網(wǎng)上制造資源，為用戶提供各類按需制造服 務，在技術層面則以服務的形式通過被工作流的業(yè)務活動調(diào)用而組織在一起。
[0003] 但是，由于在一個工作流中，制造資源之間具有各種關系，如聯(lián)合關系、選擇關系、 時序關系、控制關系和支持關系，企業(yè)用戶在定制資源時很難掌握一個工作流中所有資源 之間關系的正確性，因此需要一個有效地驗證方法。目前，形式化分析、模型是資源正確性 驗證的主要方法，所針對的資源主要是計算資源、軟件資源。此外，也有基于Petri網(wǎng)的方 法，但主要針對的是工作流結(jié)構(gòu)驗證。針對制造領域中的資源服務序列正確性驗證的方法 很少，而且，云制造環(huán)境下，資源服務的正確性驗證不能由企業(yè)用戶各自完成，因為企業(yè)只 負責各自的制造流程，不能從全局保證資源服務不沖突，因此，對多企業(yè)協(xié)同資源的正確性 驗證更加困難。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的主要目的在于克服現(xiàn)有技術中的上述缺陷，提出一種可提高資源服務的 使用率、資源選取以及推薦的準確率的云制造服務的資源服務序列驗證方法。
[0005] 本發(fā)明采用如下技術方案：
[0006] -種云制造服務的資源服務序列驗證方法，其特征在于：根據(jù)工作流模型產(chǎn)生資 源服務時序關系模型RSM = (RS，SEQ)，其中RS = R1 U…U R i U…U R n為資源服務集，R i 為資源服務，SEQ表示資源服務之間順序關系的集合；設定不同資源服務之間存在的若干 種依賴關系，資源服務集的所有依賴關系構(gòu)成約束條件集DEP ;其次，采用遺傳算法生成所 有滿足該資源服務時序關系模型及約束條件集DEP的可行解。
[0007] 優(yōu)選的，所述的依賴關系包括有聯(lián)合關系、選擇關系、時序關系、控制關系和支持 關系中的一種或多種組合。
[0008] 優(yōu)選的，所述的遺傳算法的步驟具體如下：
[0009] 1)初始化種群，設定種群規(guī)模N、交叉概率、變異概率、最大遺傳代數(shù)和適應度函 數(shù)閾值；
[0010] 2)隨機產(chǎn)生一個資源服務序列作為個體，計算其適應度函數(shù)f1;
[0011] 3)判斷該個體是否同時滿足資源服務時序關系模型及是否大于等于適應度函數(shù) 閾值，若否，則進入步驟2);若均滿足，將該資源服務序列作為種群的一個合格個體，并判 斷是否到達種群規(guī)模，若到達，則進入步驟4)，若未到達，進入步驟2);
[0012] 4)根據(jù)種群中個體的適應度函數(shù)對種群進行選擇操作，并滿足所述資源服務時 序關系模型及約束條件集DEP ;
[0013] 5)根據(jù)交叉概率對4)中選出的個體進行交叉操作，并滿足所述資源服務時序關 系模型及約束條件集DEP ;
[0014] 6)根據(jù)變異概率對5)中的個體進行變異操作，并滿足所述資源服務時序關系模 型及約束條件集DEP ;
[0015] 7)計算6)中產(chǎn)生的個體的適應度函數(shù)A，遺傳代數(shù)加1，并判斷是否到達最大遺 傳代數(shù)，若是，步驟6)中產(chǎn)生的所有個體即為可行解，若否，則進入步驟4)。
[0016] 優(yōu)選的，定義約束條件集DEP的任一約束條件為Cbp1，所述的適應度函數(shù)即為該資 源服務序列關于所述約束條件集DEP的滿足率，為
為約 束條件集的個數(shù)，(Iepi= true表示滿足該約束條件。
[0017] 優(yōu)選的，所述的步驟4)，采用輪盤賭策略作為選擇概率，即種群中的第i個個體選 擇概率為：
[0018] 優(yōu)選的，所述的步驟5)中，選取種群N*交叉概率的個體，對其中任意兩個體采用 單點交叉方法，隨機選取交叉位置，進行交叉。
[0019] 優(yōu)選的，所述的步驟6)中，選取種群N*變異概率的個體，對任一個體隨選取變異 位置進行變異。
[0020] 優(yōu)選的，所述的個體為染色體，其長度L代表資源服務時序模型中的最長路徑，該 染色體采用資源服務序列中的各個資源服務下標作為基因。
[0021] 優(yōu)選的，所述種群規(guī)模N為40-100。
[0022] 優(yōu)選的，所述最大遺傳代數(shù)為100-200。
[0023] 由上述對本發(fā)明的描述可知，與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有如下有益效果：
[0024] 1、本發(fā)明提出的云制造服務的資源服務序列驗證方法，包括資源服務序列化以及 基于遺傳算法的正確性驗證方法和技術實現(xiàn)步驟，解決了云制造服務平臺上資源選取和資 源推薦存在的關鍵的問題；
[0025] 2、本發(fā)明的方法最終獲得滿足所有約束條件的資源服務序列，在運行階段可直接 從序列庫中做簡單選取、比較或者推薦，相當于把工作流系統(tǒng)運行階段的部分開銷提前到 設計階段，提高了系統(tǒng)運行效率；
[0026] 3、本發(fā)明中涉及到工作流模型，對其建模元素沒有特殊要求，均被當前已知的工 作流建模方法支持，并且不依賴于具體實現(xiàn)，而且采用了經(jīng)典的遺傳算法，具有很好的通用 性，能獲得盡可能多地滿足約束關系的資源服務序列。
【附圖說明】
[0027] 圖1是本發(fā)明方法中染色體表示的原理示意圖；
[0028] 圖2是本發(fā)明方法中的遺傳算法的流程圖；
[0029] 圖3是本發(fā)明方法交叉操作示意圖；
[0030] 圖4是本發(fā)明方法中工作流模型的舉例；
[0031] 圖5是本發(fā)明方法中資源服務時序關系模型舉例。
【具體實施方式】
[0032] 以下通過【具體實施方式】對本發(fā)明作進一步的描述。
[0033] 參照圖1、圖2, 一種云制造服務的資源服務序列驗證方法，對于工作流模型，其可 形式化表示為：
，其中Activity表示工作流模型的業(yè)務活動 集，表示業(yè)務活動間的時序關系集合，對于任意業(yè)務活動Activity, a Activity, 如果~在a i后執(zhí)行，則表示成&<%，RS表示資源服務集，RS = R1 U…U R i U…U R "表 示為業(yè)務活動％，…，an配置的相應的資源服務集，其中，R i為任務活動a 1配置的資源服務 集。
[0034] 首先，根據(jù)工作流模型產(chǎn)生資源服務時序關系模型RSM = (RS，SEQ)，其中RS = R1 U…U R i U…U R n為資源服務集，R i為任一資源服務集，SEQ表示資源服務之間順序關 系的集合，表示成SeqCri, !TjhSeqCri, rj e SEQ。工作流模型中若存在選擇分支，則分解為 多個只存在并發(fā)結(jié)構(gòu)的工作流模型，并轉(zhuǎn)化為多個資源時序關系模型，再應用本發(fā)明所提 方法。比如審批流程，訂單金額如果大于5千，處長審批后經(jīng)理審批，雖然工作流模型如此 設計，但實際運行時如果訂單從未超過5千，那么經(jīng)理也就從未審批過，使得選擇分支會造 成有些資源服務時序沒有意義，本發(fā)明為確保最終得到的所有資源服務序列都有意義，將 其分解為多個只存在并發(fā)結(jié)構(gòu)的工作流模型。一個工作流執(zhí)行路徑對應的資源服務序列可 表不成〈&，…，R n>。
[0035] 其次，設定不同資源服務之間存在的五種依賴關系，資源服務集的所有依賴關系 構(gòu)成約束條件集DEP。具體的，對于任意的資源服務^和 r ]之間的五種依賴關系，如下：
[0036] a聯(lián)合關系：資源服務rdP r 必須同時使用，表示成And(r ;，rj ;
[0037] b選擇關系：資源服務巧和r ,可任選其一，表示成Xor (r D r]);
[0038] c時序關系：資源服務rjP r」被使用的順序關系，表不成Seq(r i, rj);
[0039] d控制關系：資源服務Γι使用時，資源服務^必須使用，表示成CtrUr1, r]);
[0040] e支持關系：資源服務Γι使用時，需要資源服務r ,的支持，表示成Sup (r D r]);
[0041] 而后，采用遺傳算法生成所有滿足該資源服務時序關系模型及約束條件集DEP的 可行解。將染色體作為種群的個體，該染色體采用資源服務序列RSSeq =〈Ri，…，Rn>中的 各個資源服務下標作為基因，其長度L代表資源服務時序模型中的最長路徑，原理參照圖 1，％為業(yè)務活動，R 任務活動配置的資源服務集，實線箭頭為業(yè)務活動之間的時序關系 及資源服務之間的時序關系，虛線箭頭為業(yè)務活動對資源服務的引用。最長路徑是指工作 流模型中從起始活動到終止活動的所有路徑中，活動數(shù)最多的那條路徑；圖1中最長路徑 是 5,包括：al，a2, a3, a4, a5,則染色體為 12345 ;或者 al，a2, a4, a3, a5,染色體為 12435 ; 因為a3和a4之間是并發(fā)結(jié)構(gòu)，執(zhí)行時順序不確定，因此會有兩種可能。并發(fā)結(jié)構(gòu)是工作流 執(zhí)行時的一種控制結(jié)構(gòu)，工作流的控制結(jié)構(gòu)分為以下幾種：順序、循環(huán)、并發(fā)、選擇。這些控 制結(jié)構(gòu)是工作流管理聯(lián)盟WfMC制定的標準。如圖l，a2執(zhí)行完后，a3和a4同時執(zhí)行，即所 謂的并發(fā)。
[0042] 具體的遺傳算法是指：預先參照圖2,算法的步驟具體如下：
[0043] 1)初始化種群為空集，設定種群規(guī)模N(其范圍為40-100)、交叉概率、變異概率、 最大遺傳代數(shù)MGEN(其范圍為100-200,代數(shù)越高，可以得到最優(yōu)解的可能就大）和適應度 函數(shù)閾值，遺傳代數(shù)gen = 0 ;
[0044] 2)隨機產(chǎn)生一個資源服務序列RSSeq