| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 云制造概论 | 第10-17页 |
| 1.2.1 云制造概念及特征 | 第10-12页 |
| 1.2.2 云制造运行模式及体系架构 | 第12-15页 |
| 1.2.3 云制造与其他先进制造模式的比较优势分析 | 第15-17页 |
| 1.3 云制造服务资源优选有关领域国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.1 云制造国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.2 云服务优选国内外研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 研究内容和结构 | 第19-21页 |
| 第2章 云制造服务资源建模 | 第21-34页 |
| 2.1 云制造资源分类与特征 | 第21-25页 |
| 2.1.1 云制造资源分类 | 第21-23页 |
| 2.1.2 云制造资源特征 | 第23-25页 |
| 2.2 面向对象建模方法的制造资源描述模型 | 第25-31页 |
| 2.2.1 面向对象的建模方法 | 第25-26页 |
| 2.2.2 云制造资源描述模型 | 第26-27页 |
| 2.2.3 云制造资源形式化描述 | 第27-31页 |
| 2.3 云制造服务优选问题描述 | 第31-34页 |
| 第3章 云制造服务优选解决方法 | 第34-41页 |
| 3.1 云制造服务优选问题建模 | 第34-36页 |
| 3.2 云制造服务优选方法 | 第36-38页 |
| 3.3 云制造服务资源匹配 | 第38-41页 |
| 第4章 云制造服务优选 | 第41-53页 |
| 4.1 云制造服务优选问题评价指标 | 第41-42页 |
| 4.2 基于FAHP与灰关联的云制造服务粗选 | 第42-48页 |
| 4.2.1 模糊层次分析法 | 第42-43页 |
| 4.2.2 群决策 | 第43-44页 |
| 4.2.3 灰关联分析法 | 第44页 |
| 4.2.4 基于FAHP与灰关联的云制造服务粗选群决策模型 | 第44-48页 |
| 4.2.4.1 构建层次优选结构模型 | 第45页 |
| 4.2.4.2 组织决策专家群组 | 第45页 |
| 4.2.4.3 确定云制造服务优选的评价矩阵 | 第45-46页 |
| 4.2.4.4 对优选评价矩阵规范化处理 | 第46页 |
| 4.2.4.5 确定相对理想解 | 第46页 |
| 4.2.4.6 评价指标的权重系数计算 | 第46-48页 |
| 4.2.4.7 计算各候选云制造服务的关联系数 | 第48页 |
| 4.2.4.8 计算各候选云制造服务对理想解的关联度 | 第48页 |
| 4.3 基于粒子群算法的云制造服务优选 | 第48-53页 |
| 4.3.1 粒子群算法原理 | 第48-49页 |
| 4.3.2 基于粒子群算法的云制造服务优选过程 | 第49-51页 |
| 4.3.2.1 适应度计算 | 第50页 |
| 4.3.2.2 粒子最优更新 | 第50页 |
| 4.3.2.3 筛选非劣解集 | 第50页 |
| 4.3.2.4 粒子速度和位置更新 | 第50页 |
| 4.3.2.5 算法流程 | 第50-51页 |
| 4.3.3 云制造服务优选模型 | 第51-53页 |
| 第5章 云制造服务优选案例分析 | 第53-64页 |
| 5.1 制造任务需求分解 | 第53页 |
| 5.2 云制造服务资源匹配 | 第53-54页 |
| 5.3 云制造服务粗选 | 第54-60页 |
| 5.4 云制造服务优选 | 第60-64页 |
| 5.4.1 基于PSO的云制造服务优选 | 第60-62页 |
| 5.4.2 算法性能比较 | 第62-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第70页 |
