考虑并行制造的云服务外购件供应商组合优选.pdf
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1、 经营管理 :收稿日期:;修回日期:基金项目:山东省重大科技创新工程基金项目()。第一作者简介:周姝含(),女,江苏连云港人,硕士研究生,主要研究方向为智能制造。通信作者:吉卫喜(),男,江苏泰州人,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为智能制造技术与集成制造技术、数字化制造技术。:考虑并行制造的云服务外购件供应商组合优选周姝含,吉卫喜,卢瞡钰,崔志鹏(江南大学 机械工程学院,江苏 无锡 ;江南大学 江苏省食品制造装备重点实验室,江苏 无锡 )摘要:云制造环境下,为解决并行结构下外购件供应商组合优选难的问题,在考虑并行制造的前提下,课题组以时间、成本、可靠性和灵活性为优化目标,构建了云服务多目
2、标组合优选模型。提出了一种改进的非支配排序遗传算法()对模型进行求解,该算法采用反向学习策略提高初始解的质量;而后使用融合邻域搜索(采用交换、反转和插入 种方式)和禁忌搜索算法的策略加强局部搜索,提高算法后期局部寻优能力;对得到的一系列优选供应商组合综合评价,在考虑实际需求的基础上为需求方选出了最优供应商组合及备选方案。通过实际案例验证了该模型的有效性和算法的可行性。关键词:云制造服务;组合优选;供应商;外购件;非支配排序遗传算法中图分类号:;文献标志码:文章编号:(),(,;,):,(),(,),:;()高新制造技术和互联网技术的高速发展对传统生产方式产生了巨大的挑战,越来越多的企业在资源共
3、享和分配、业务模式及信息传递等领域遇到诸多困难,其发展受到了严重限制。云制造作为一种制造服务的新模式应运而生 ,通过搭建资源共享平台,在充分利用制造资源的基础上实现制造资源集成共享。云制第 卷 第 期 年 月轻工机械 造服务组合是云制造环境下实现制造任务的主要方式,如何高效选择最符合实际需求的云服务组合方案是目前面临的难点。为了强化自身的核心竞争力,越来越多的企业选择对非核心资源从外部供应商采购获得。合理选择外购件供应商对于产品性能的提升及成本的降低起到促进作用,这也使得供应商的选择成为产品制造中的重要决策问题。因此,在云制造环境下,云平台如何实现制造资源的分配共享,为服务需求方寻找最优外购件
4、供应商服务组合成为关键。现有的云制造供应商组合优选研究可分为优化组合模型研究和优化组合算法研究等。陈友玲等 面向并行架构下的云服务组合优化问题,从协同效应角度建立了多供应商协同生产的任务分配模型。等 构建了一个多目标混合整数非线性规划模型以解决大规模定制的背景下服务商的最优选择难题。陈浩东等 基于供应商选择的动态性和模糊性,对多周期内多渠道多产品供应商选择问题建模,使各周期内的总成本最小。刘桂森等 为解决云制造服务组合多目标问题,提出了一种基于自适应选择方式的改进算法,提升了算法的综合性能。等 建立了一个混合整数规划模型以最大可能优化供应商的总利润,并通过混合约束规划和模拟退火算法求解该模型。
5、等 针对云服务组合问题将遗传算法与果蝇算法相结合,利用混合算法提高了算法的搜索效率和探索性。上述研究在服务组合建模方面主要以时间、成本和质量等作为优化参数,较少考虑非功能性参数的影响。供应商组合的实现是一个多分布式资源共同协作的过程,在选择服务组合时有必要多方面考虑参考指标。在算法层面,现有文献在解决多目标优化问题时,大多忽略了解的多样性,追求单一的最优解;在数值实验阶段多数研究较为理想化,不能贴近实际的制造需求。在这种背景下,课题组提出在云制造环境下,考虑时间、成本、可靠性和灵活性的外供应商组合优选模型;采用一种改进的 算法求解模型,通过将禁忌搜索融合到精英策略中,加强局部搜索,采用反向学习
6、策略初始化种群以提升初始种群的质量;在外购件供应商决策阶段,基于需求方自身实际需求优选出多组方案进行排序,为选取最终组合方案提供参考。问题描述为了在云制造环境下,基于需求方自身实际并考虑多种条件进行供应商组合优选,服务需求方在云平台上发布服务需求,云平台对提供的要求依据规则分解,将分解后得到的子任务根据一定的流程规则从云资源库中获取对应每个子任务的候选服务集。资源组合优选阶段,在子任务的匹配选择上,云平台在多目标多约束下在候选资源库中搜索匹配一个服务提供方构成服务优选组合,该组合执行用户提交的总任务,云平台对整个服务组合过程进行跟踪与反馈。云平台运作流程如图 所示。图 云平台服务组合优选过程
7、云平台将用户发布的任务需求 分解为若干个子任务 ,;表示子任务数,表示第 个子任务。对于每个子任务,云平台为其搜索匹配符合其要求的制造资源形成需求服务集。资源库中各候选供应商表示为 ,其中 表示第 个子任务 对应的候选供应商集。从上述候选供应商集中挑出一个候选供应商 构成组合轻工机械 年第 期序列,所构成的序列可表示为:,为第 个候选供应商集 中的第 个候选供应商,为候选供应商集 中候选供应商的个数。其目的是通过为每个子任务选择合适的供应商,使零部件供应商组合方案达到最优。在云平台服务过程中,每个服务需求到云服务执行结束要经历需求分解、候选云服务资源推荐和服务组合优选等阶段;一个复杂的任务需求
8、通常需要多个资源共同服务。考虑到服务组合过程的多变性及许多不稳定因素,在构建云服务组合模型前,做出如下假设条件:)考虑到供应商的任务执行能力有限,一个供应商同时只能承接一个任务属下的子任务;)不同供应商完成某一子任务的时间和成本不同,并且是确定的,提前已知;)任务完成过程中的物流运输时间和物流运输成本提前已知;)每个子任务可选的供应商有多种,但只能由一个供应商承接,且一旦承接不可被打断。云服务供应商组合优选模型需求方注重任务完成所需的时间、成本和质量等是否满足要求,而云平台考虑的是制造资源的服务能力,供应商的可靠性及灵活性这些指标综合反映了服务方的能力。因此,课题组以时间、成本、可靠性、灵活性
9、为优化目标,在并行模式下构建云服务供应商组合优化模型。定义决策变量:,部件 不选择供应商 ;,部件 选择供应商 服务。()式中:,表示单个外购件只能选择一个相应的供应商为其提供资源服务。供应商评价指标)时间 时间 是指需求方从发布订单需求到供应商完成制造任务所耗费的时间,包括制造加工时间、订单需求发布至供应商接收到订单信息的响应时间、物流转运所需时间(即供应商到需求方之间的物流时间)。()成本 成本指需求方通过云平台完成外购服务后需支付的费用,包括云平台线上产生的费用、线下制造加工成本、物流运输成本。()可靠性 可靠性表示供应商的可靠程度,表现在提供产品的质量及按时交货的能力等。()式中:表示
10、质检合格率;表示按时交货率;和 分别为相应指标的权重系数,且 。)灵活性 活性表征了供应商的反应能力,即在制造过程中能够适当根据需求方的实际需求做出相应调整。()式中:表示完成该任务的时间内成功解决意外发生情况的次数与意外情况发生次数的比值;表示供应商能够处理不可控情况使制造任务能够顺利完成的能力,由云平台系统测评并结合历史数据得出;和 分别为相应指标的权重系数,且 。对于外购件供应商服务流程来说,其服务组合为并行模式 ,各指标计算方法应考虑并行情况下的外购件供应商组合方案。并行服务时间:()(),。()并行服务成本:()()。()并行服务可靠性:()()。()并行服务灵活性:()()。()经
11、营管理周姝含,等:考虑并行制造的云服务外购件供应商组合优选以上各式中:(),(),()和 ()分别代表第 个候选供应商服务集 中第 个候选供应商完成任务所需的时间、成本、可靠性和灵活性;,及 分别代表第 个候选供应商服务集 中第 个候选供应商完成任务所需的响应时间、制造加工时间和物流转运时间;,及 分别代表第 个候选供应商服务集 中第 个候选供应商完成任务所需的云平台线上费用、供应商的制造加工成本及运输所需的物流成本;和 分别代表第 个候选供应商服务集 中第 个候选供应商完成制造加工的质检合格率以及按时交货率;和 分别代表第 个候选供应商服务集 中第 个候选供应商的处理意外情况的能力和对不可预
12、期的变化反应能力。约束条件供应商组合优选模型约束条件如下:)最长交付期限云平台服务提供方的最长总服务时间 不能超过需求方所规定的最长服务期限 ,即:()。()最高成本云平台总服务费用 不超过需求方所规定的最高价格 ,即:()。()最低可靠性云平台中平均每个供应商的服务可靠性不低于需求者要求的最低可靠性 ,即:()。()最低灵活性云平台中平均每个供应商的服务灵活性不低于需求者要求的最低灵活性 ,即:()。()数学模型云服务组合的总目标是使整个云制造任务完成的时间最短、成本最低、可靠性最高和灵活性最高。最终选出最合适的供应商组合,达到需求方的服务要求。因此,此问题为一个四维优化目标模型,构建的数学
13、模型如下:(),(),(),()。其中:()();()();()();()();,。()();();();()。()对于上述模型,定义 ,为该模型的可行解的集合。,分别为 个外购件供应商组合方案,当且仅当方案 对应的适应度函数值均小于等于方案 对应的适应度函数值,且 至少存在一个目标函数值小于 对应目标函数值,则称 帕累托优于,即 支配。当不存在方案帕累托占优方案 时,称 为帕累托最优解即非支配解,帕累托最优解集由所有帕累托最优解构成。通常在求解多目标优化问题时,某一个目标的优化常伴随其他目标的劣化,因此不存在解能使得所有目标均达到最优,即文中构建模型的求解目的在于找到最接近帕累托解集的解集。
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