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面向动态联盟的制造服务组合研究

致谢第9-10页
摘要第10-13页
ABSTRACT第13-17页
第一章 绪论第24-42页
    1.1 研究背景和意义第24-27页
        1.1.1 研究背景第24-26页
        1.1.2 研究意义第26-27页
    1.2 国内外研究现状第27-38页
        1.2.1 智慧制造模式研究现状第27-29页
        1.2.2 制造企业动态联盟相关研究第29-32页
        1.2.3 云环境下的制造服务组合研究现状第32-36页
        1.2.4 相关研究现状述评第36-38页
    1.3 研究内容和结构安排第38-42页
        1.3.1 研究思路第38-39页
        1.3.2 主要研究内容第39页
        1.3.3 论文结构安排第39-42页
第二章 面向动态联盟的制造服务组合系统框架第42-50页
    2.1 智慧制造云平台体系架构第42-43页
    2.2 制造业务流程导向的动态联盟第43-46页
        2.2.1 多粒度制造服务单元第43-44页
        2.2.2 业务流程导向的动态服务联盟第44-46页
    2.3 基于全生命周期的社会化服务组合过程框架第46-49页
        2.3.1 制造任务的分解与重组阶段第46-47页
        2.3.2 制造服务发现与匹配阶段第47-48页
        2.3.3 制造服务组合与优选阶段第48页
        2.3.4 自适应的调整阶段第48-49页
    2.4 本章小结第49-50页
第三章 基于服务加权协同网络的制造服务选择第50-64页
    3.1 社会网络环境下的服务协同特征第50-51页
    3.2 基于协同能力的制造服务选择过程第51-53页
        3.2.1 服务社会网络第51-52页
        3.2.2 社会化制造服务选择过程第52-53页
    3.3 服务加权协同网络模型第53-55页
        3.3.1 服务社会关系强度计算第53-55页
        3.3.2 协同效应聚合与服务加权协同网络模型构建第55页
    3.4 基于加权协同网络的服务选择优化模型第55-60页
        3.4.1 问题描述第55-56页
        3.4.2 服务选择优化模型第56-57页
        3.4.3 改进引力搜索算法第57-60页
    3.5 实验与结果讨论第60-62页
    3.6 本章小结第62-64页
第四章 基于任务关系约束的服务适配选择第64-78页
    4.1 混合任务网络环境下的服务选择问题第64-65页
    4.2 面向混合任务网络的制造服务选择过程框架第65-67页
        4.2.1 混合任务网络与服务协同网络第66页
        4.2.2 基于混合任务网络的服务选择过程第66-67页
    4.3 制造服务选择多目标优化模型第67-70页
        4.3.1 问题描述第67-68页
        4.3.2 任务关系约束的多目标服务选择模型第68-70页
    4.4 基于改进的非支配粒子群和加权TOPSIS决策方案优化方法第70-73页
        4.4.1 基本粒子群算法第70页
        4.4.2 改进策略及算法流程第70-72页
        4.4.3 基于加权TOPSIS最优决策方法第72-73页
    4.5 实验与结果讨论第73-76页
        4.5.1 实验设计第73-74页
        4.5.2 结果分析第74-76页
    4.6 本章小结第76-78页
第五章 基于竞争与协同效应的制造服务双边匹配第78-96页
    5.1 制造服务匹配特征第78页
    5.2 制造服务双边匹配问题描述第78-80页
        5.2.1 一对一双边匹配第79页
        5.2.2 一对多双边匹配第79-80页
    5.3 基于学习与协同效应的制造任务一对一双边匹配决策方法第80-87页
        5.3.1 问题描述第81-82页
        5.3.2 满意度计算第82-84页
        5.3.3 一对一双向匹配决策优化模型与求解第84-85页
        5.3.4 实验与结论第85-87页
    5.4 基于竞争与协同效应的制造任务一对多双边匹配决策方法第87-95页
        5.4.1 问题描述第87-89页
        5.4.2 满意度计算第89-91页
        5.4.3 制造服务双边匹配多目标优化模型第91页
        5.4.4 实验与结果讨论第91-95页
    5.5 本章小结第95-96页
第六章 基于情景感知的制造组合服务自适应调整决策第96-120页
    6.1 动态环境下制造组合服务的自适应调整框架第96-99页
        6.1.1 自适应服务单元与场景第96-97页
        6.1.2 动态服务联盟的自适应调整系统架构第97-99页
    6.2 基于复杂事件处理的自适应情景识别方法第99-109页
        6.2.1 基于情境约束的事件模型和情景模型第99-102页
        6.2.2 基于混合数据聚类的情景识别方法第102-107页
        6.2.3 实验分析第107-109页
    6.3 基于主体-情景-行动的智能服务单元自适应实时决策机制第109-119页
        6.3.1 智能服务单元实时决策过程第109-110页
        6.3.2 实时决策机制设计第110-112页
        6.3.3 基于多Agent场景的知识规则学习第112-116页
        6.3.4 实验分析第116-119页
    6.4 本章小结第119-120页
第七章 结论与展望第120-124页
    7.1 主要研究结论第120-122页
    7.2 研究特色与创新之处第122-123页
    7.3 研究展望第123-124页
参考文献第124-142页
附录第142-146页
攻读博士学位期间的主要研究工作及成果第146-147页

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