基于需求预测的云制造服务租赁配置优化

作者：陈晟恺; 方水良^*; 唐任仲

来源：计算机集成制造系统, 2020, 26(11): 2944-2954.

DOI：10.13196/j.cims.2020.11.004

• 云制造
• 在线调度
• 需求预测
• 深度学习
• 服务租赁配置

鉴于云服务租赁配置动态优化是云制造模式下实现大量随机制造任务高效、高质、及时按需服务的关键,对云制造环境下的制造任务和制造服务进行分析定义,并以服务租赁成本、服务使用效用和任务延期值3个指标为优化目标,考虑制造服务容量的约束条件,建立了基于定时长或定任务数触发的重调度模型;通过基于长短期记忆方法的后续云服务需求容量预测,实现前瞻性的云制造服务动态调度及其租赁配置优化。实验结果表明,相比不带预测的方法,基于需求预测的在线调度方法在统计意义上可以缩减服务租赁成本4.50%,提高服务使用效用0.86%,缩减任务延期率5.15%。

• 单位
  浙江大学