[发明专利]一种考虑信任度的云制造资源匹配方法有效
申请号: | 201910396439.3 | 申请日: | 2019-05-14 |
公开(公告)号: | CN110138687B | 公开(公告)日: | 2022-03-22 |
发明(设计)人: | 何建民;张红;刘业政;贾艳;张苗苗;吴琦超 | 申请(专利权)人: | 合肥工业大学 |
主分类号: | H04L47/78 | 分类号: | H04L47/78;H04L47/80;H04L67/10;G06Q40/04 |
代理公司: | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人: | 陆丽莉;何梅生 |
地址: | 230009 安*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | 本发明公开了一种考虑信任度的云制造资源匹配方法,是应用于云制造平台的资源匹配问题中,其步骤包括:1获取资源供需双方的历史交易信息并计算供需双方间的实时信任度;2获取资源供需双方的需求信息和实际水平信息并计算供需双方间各属性的匹配度;3计算资源供需双方间的匹配度;4建立云制造资源的多目标匹配模型,得到云制造资源的优化匹配方案。本发明为云制造平台的资源匹配问题提供了一种新的匹配方法,能实现云制造资源的优化配置,并提升云制造资源的配置效率。 | ||
搜索关键词: | 一种 考虑 信任 制造 资源 匹配 方法 | ||
【主权项】:
1.一种考虑信任度的云制造资源匹配方法,其特征是按如下步骤进行:步骤1:获取资源供需双方的历史交易信息并计算供需双方间的实时信任度;步骤1.1:获取截止到当前匹配时间tnow,存储在云制造平台中有关资源供需双方的历史交易信息;步骤1.2:根据所述历史交易信息,采用式(1)计算截止到当前匹配时间tnow,第i个需求方Di与第j个供给方Sj在第k次交易的时间衰减因子θijk:式(1)中,t0为信任度计算的起始时间,tijk为第i个需求方Di与第j个供给方Sj在第k次交易的时间,nij为在起始时间t0至当前匹配时间tnow的时间段内第i个需求方Di与第j个供给方Sj的总交易次数,k=1,2,…,nij;采用式(2)计算截止到当前匹配时间tnow,第j个供给方Sj与第i个需求方Di在第k′次交易的时间衰减因子θ′jik′:式(2)中,t′jik′为第j个供给方Sj与第i个需求方Di在第k′次交易的时间,n′ji为在信任度计算的起始时间t0至当前匹配时间tnow的时间段内第j个供给方Sj与第i个需求方Di的总交易次数,k′=1,2,…,n′ji;步骤1.3:采用式(3)计算截止到当前匹配时间tnow,第i个需求方Di与第j个供给方Sj交易的时间衰减因子θij:采用式(4)计算截止到当前匹配时间tnow,第j个供给方Sj与第i个需求方Di交易的时间衰减因子θ′ji:步骤1.4:采用式(5)计算第i个需求方Di与第j个供给方Sj在第k次交易得到的评价的可信度cijk:式(5)中,eijk为第i个需求方与第j个供给方Sj在第k次交易得到的评价值;采用式(6)计算第j个供给方Sj与第i个需求方Di在第k次交易得到的评价的可信度c′jik′:式(6)中,e′jik′为第j个供给方Sj与第i个需求方Di在第k′次交易得到的评价值;步骤1.5:采用式(7)计算在当前匹配时间tnow,供需双方间交易次数不为0的情况下,第i个需求方Di相对于第j个供给方Sj的实时信任度式(7)中,σ为有效时间窗口,rijk为第i个需求方Di与第j个供给方Sj在第k次交易的金额;采用式(8)计算在当前匹配时间tnow,供需双方间交易次数不为0的情况下,第j个供给方Sj相对于第i个需求方Di的实时信任度式(8)中,r′jik′为第j个供给方与第i个需求方Di在第k′次交易的金额;步骤1.6:采用式(9)计算在当前匹配时间tnow,第i个需求方Di相对于第j个供给方Sj的实时信任度采用式(10)计算在当前匹配时刻tnow,第j个供给方Sj相对于第i个需求方Di的实时信任度步骤2:获取资源供需双方的需求信息并计算供需双方间各属性的匹配度;步骤2.1:获取存储在云制造平台中的资源供需双方在当前匹配中提交的需求信息的期望值和实际水平信息的实际值;且所述期望值和实际值均用三角模糊数表示;步骤2.2:采用式(11)计算第i个需求方Di相对于第j个供给方Sj在第p个属性的匹配度ξijp:式(11)中,uip(x)、ujp(x)分别为第i个需求方Di和第j个供给方Sj描述第p个属性的模糊隶属函数,cijpz、cijpu分别为第i个需求方Di与第j个供给方Sj在第p个属性的公共区间上限和公共区间下限,dipz、diku分别为第i个需求方Di范围中描述第p个属性的区间上限和区间下限;采用式(12)计算第j个供给方Sj相对于第i个需求方Di在第q个属性的匹配度ξ′jiq:式(12)中,uiq(x)、ujq(x)分别为第i个需求方Di和第j个供给方Sj描述第q个属性的模糊隶属函数,c′ijqz、c′ijqu分别为第i个需求方Di与第j个供给方Sj在第q个属性的公共区间上限和公共区间下限,sjqz、sjqu分别为第j个供给方Sj范围中描述第q个属性的区间上限和区间下限;步骤3:计算资源供需双方间的匹配度;采用式(13)计算在当前匹配时间tnow下第i个需求方Di相对于第j个供给方Sj在第p个属性的匹配度采用式(14)计算在当前匹配时间tnow下第j个供给方Sj相对于第i个需求方Di在第q个属性的匹配度步骤4:建立云制造资源的多目标双边匹配模型,得到云制造资源的优化匹配方案;步骤4.1:构建云制造资源双边匹配的目标函数:采用式(15)确定所有需求方相对于所有供给方的匹配度的目标函数f1:式(15)中,ks为所有供给方S={S1,S2,…,Sj,…,Sn}需要考虑的属性集合,wjp为第j个供给方Sj对第p个属性的权重,xij为第i个需求方Di与第j个供给方Sj的决策变量;采用式(16)确定所有供给方相对于所有需求方的匹配度的目标函数f2:式(16)中,kd为所有需求方D={D1,D2,…,Di,…,Dm}需要考虑的属性集合,wiq为第i个需求方Di对第q个属性的权重;采用式(17)确定匹配数量的目标函数f3:步骤4.2:确定云制造资源双边匹配的约束条件:采用式(18)和式(19)确定第i个需求方Di和第j个供给方Sj的匹配数量约束条件:式(18)和式(19)中,Hi为第i个需求方Di的匹配数量上限,Hj为第j个供给方Sj的匹配数量上限,采用式(20)和式(21)确定第i个需求方Di和第j个供给方Sj的匹配满意度约束条件:式(20)和式(21)中,Li为第i个需求方Di的匹配度下限,Lj为第j个供给方Sj的匹配度下限;令第i个需求方Di与第j个供给方Sj的决策变量xij的约束条件为xij∈N0;步骤4.3:求解云制造资源双边匹配模型,得到优化匹配方案:采用式(22)将资源双边匹配多目标函数转化为单目标函数:f=αf1+βf2+λf3 (22)式(22)中,α+β+λ=1且α,β,λ∈[0,1];以目标函数f最大化为目标,采用分支定界法对所述多目标双边匹配模型进行求解,得到优化匹配方案。
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