云制造環境下基于OWL-S語義匹配方法的研究與實現

黃文婷 浙江理工大學

云制造環境下基于OWL-S語義匹配方法的研究與實現

黃文婷 浙江理工大學

為了能夠智能地在海量云制造資源中，匹配出適合企業需求的云服務。建立了基于OWL-S本體語義制造資源需求與服務的多層次匹配模型，分階段研究了基本信息匹配、狀態匹配、功能匹配、QoS匹配和綜合匹配，提高了算法的整體匹配性能。先通過概念相似度和狀態匹配對候選資源集進行初步過濾，再通過概念相似度、語義包含關系和約束條件算法對功能信息進行匹配，最后通過模糊概念量化和數值匹配算法對QoS信息進行匹配。在云制造仿真環境下，通過實例研究，用查全率和查準率驗證方法的可行性和有效性。

云制造 相似度 本體

一、云制造服務形式化描述

為實現云制造服務的高效運營，需處理好資源提供者、使用者和平臺運營者三者間的關系。為使匹配更精準，可將云制造服務描述為四元組模型。

二、云制造服務語義匹配算法

（一）基本信息匹配

（二）狀態信息匹配

結合制造資源動態性和多樣性的特點，當制造資源出現加入、推出和失效時需要對服務資源狀態進行更新，需要過濾掉滿負荷和、超負荷和空缺三種狀態的制造資源。

（三）功能信息匹配

I/O匹配采用上文提出的基本信息匹配算法，P/E匹配是非功能屬性匹配，采用約束條件表達式匹配，由個體詞和數值區間組成，如：“公稱長度l=20～50mm”，“公稱長度l”是個體詞，而“20～50mm”是數值區間，最后結合謂詞包含關系來提高匹配度。

定義數值區間相似度匹配：

（四）QoS匹配

本文采取最具代表性的4個指標：時間、成本、魯棒性和信譽度，定義集合。時間采用數值匹配，成本數值區間匹配，而客戶無法用精準的數值或數值區間來評價的參數，如魯棒性是客戶對系統處理應急情況進行打分，通常客戶不是QoS領域的專家不能夠精準打分。因此，設定評價等級來表達用戶模糊評價，如非常好、較好、一般、不好、非常不好5種概念數據量化為數值匹配，定義如下：，式中：表示第i個約束匹配的分量；n表示約束匹配的個數；SN、SR分別表示云制造供需的約束匹配參量集合。

（五）綜合匹配

三、實例研究及評價

設定各層次匹配閾值：TInfo=0.95，TState=1，TFunc=0.9，TQoS=0.8。

表1 云制造供需詳情描述

A 銑床/齒輪加工空閑 合金鋼鍛件，數量，精度/齒輪零件江蘇/≤0.01mm/平面、槽、柱面、曲面/≤600kg 8-10天/1 0萬/非常好/非常好B1 機床/齒輪加工未滿負荷合金鋼鍛件，數量，精度，刀具/齒輪部件江蘇/≤0.01mm/平面、槽、斜面/≤800kg 8-12天/9萬/較好/非常好B2 機床/齒輪加工未滿負荷鈦合金鍛件，數量，精度，刀具/齒輪零件浙江滬/平面、柱面、曲面/≤0.01mm/300kg～600kg 9-15天/7萬/非常好/較好B3 銑床/齒輪加工空閑 鋁合金鍛件，數量，精度/齒輪零件成品全國/平面、槽、斜面、柱面、螺旋形表面/≤0.01mm/≤500kg 9天/7-15萬/較好/較好B4 車床/齒輪加工空閑 合金鋼鍛件，數量，精度，刀具/齒輪零件標準化浙江滬/平面、槽、柱面、成型曲面/≤0.01mm/大型機床10天/7.8萬/非常好

表2 各層次匹配結果詳細數據

表3 不同算法匹配結果顯示

四、結論

通過節點關系類型把樹狀結構層次延伸為共享網絡模型，使可擴展的模糊集合更準確兼容。研究結果，查全率98%，查準率83%。與關鍵字匹配和基于語義的服務匹配相比都得到了明顯的提高，驗證了服務匹配算法的有效性和可行性。

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黃文婷（1992-），女，江蘇大豐人，碩士研究生，主要從事網絡化制造，機器學習方面的研究。

國家自然科學基金項目（71271192）。

領域本體概念，將個體詞匹配轉化為本體概念相似度匹配。定義父概念、子概念間語義距離為，則概念相似度為：，然而，僅用最短路徑來定義語義相似度，顯然，如Sim（空閑，未滿負荷）>Sim（可用，不可用）。因此，還需把概念所處的節點深度和該深度上節點密度加入研究。節點間在本體層次中所處位置也會影響語義相似度，上述研究只討論了樹狀結構中最重要的上下位關系，而位置關系父子關系、子父關系和兄弟關系也需量化。