【摘 要】
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在云制造过程中,细粒度的资源会使设计任务的匹配变得困难,难以满足云制造请求方对于制造任务的要求.目前实现方法中,多粒度资源组合推荐主要着重于分析资源性质,并从架构设计的角度解决多粒度资源组合的问题,而未从算法角度提供解决方案,泛化性能较差.针对这样的问题,提出基于自组织映射(self-organizing map,SOM)聚类分析的多粒度云制造资源组合推荐方式.该方法首先通过对请求方制造资源调度日志进行聚类分析,将制造资源按照QoS指标分为不同的类型;然后采用滑动窗口分析统计各种类型的资源调度方式,计算不
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院,上海201804
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在云制造过程中,细粒度的资源会使设计任务的匹配变得困难,难以满足云制造请求方对于制造任务的要求.目前实现方法中,多粒度资源组合推荐主要着重于分析资源性质,并从架构设计的角度解决多粒度资源组合的问题,而未从算法角度提供解决方案,泛化性能较差.针对这样的问题,提出基于自组织映射(self-organizing map,SOM)聚类分析的多粒度云制造资源组合推荐方式.该方法首先通过对请求方制造资源调度日志进行聚类分析,将制造资源按照QoS指标分为不同的类型;然后采用滑动窗口分析统计各种类型的资源调度方式,计算不同资源调度方式在整个资源调度过程中所占的比例,进而得出请求方在制造过程中常用的调度组合,以此作为向请求方推荐的资源组合;最后通过模拟实验的方式验证了本文方法时间消耗少于架构的固定组合.
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